論文の概要: A deep ensemble approach to X-ray polarimetry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03047v1
- Date: Thu, 4 Nov 2021 17:49:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-05 14:57:34.798636
- Title: A deep ensemble approach to X-ray polarimetry
- Title（参考訳）: X線ポラリメトリーへの深層アンサンブルアプローチ
- Authors: A.L.Peirson and R.W.Romani
- Abstract要約: 画像偏光計を用いたX線テレスコープの感度を最大化するための最新の深層学習法を提案する。
トラック再構成アルゴリズムにおいて、偏波信号-雑音比(SNR)を最大化するための最適事象重み付けを導出し、適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: X-ray polarimetry will soon open a new window on the high energy universe
with the launch of NASA's Imaging X-ray Polarimetry Explorer (IXPE).
Polarimeters are currently limited by their track reconstruction algorithms,
which typically use linear estimators and do not consider individual event
quality. We present a modern deep learning method for maximizing the
sensitivity of X-ray telescopic observations with imaging polarimeters, with a
focus on the gas pixel detectors (GPDs) to be flown on IXPE. We use a weighted
maximum likelihood combination of predictions from a deep ensemble of ResNets,
trained on Monte Carlo event simulations. We derive and apply the optimal event
weighting for maximizing the polarization signal-to-noise ratio (SNR) in track
reconstruction algorithms. For typical power-law source spectra, our method
improves on the current state of the art, providing a ~40% decrease in required
exposure times for a given SNR.
- Abstract（参考訳）: x線ポラリメトリーは、nasaのイメージングx線ポラリメトリーエクスプローラー (ixpe) の打ち上げにより、まもなく高エネルギー宇宙の新しい窓を開く。
ポラリメーターは現在、線形推定器を使用し、個々のイベント品質を考慮しないトラック再構成アルゴリズムによって制限されている。
画像偏光計によるX線テレスコープ観測の感度を最大化するための最新の深層学習法を提案し, IXPE上を飛来するガス画素検出器(GPD)に着目した。
モンテカルロ・イベント・シミュレーションで学習した深層アサンブルによる予測の重み付き最大確率の組み合わせを用いる。
トラック再構成アルゴリズムにおいて、偏波信号-雑音比(SNR)を最大化する最適事象重み付けを導出し、適用する。
典型的なパワーロー源スペクトルに対して,本手法は技術の現状を改善し,所定のSNRに必要な露光時間を約40%削減する。
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