論文の概要: Analytical Modelling of Exoplanet Transit Specroscopy with Dimensional Analysis and Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11600v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 00:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 22:50:35.310696
• Title: Analytical Modelling of Exoplanet Transit Specroscopy with Dimensional Analysis and Symbolic Regression
• Title（参考訳）: 次元解析と記号回帰を用いた外惑星トランジット分光のモデル化
• Authors: Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva and Alexander Roman
• Abstract要約: ディープラーニング革命は、そのような分析結果を直接、データに適合するコンピュータアルゴリズムで導き出すための扉を開いた。 我々は、一般的なホットジュピター系外惑星の遷移半径の合成データにおける記号回帰の利用をうまく実証した。 前処理のステップとして,変数の無次元な組み合わせを特定するために次元解析を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The physical characteristics and atmospheric chemical composition of newly discovered exoplanets are often inferred from their transit spectra which are obtained from complex numerical models of radiative transfer. Alternatively, simple analytical expressions provide insightful physical intuition into the relevant atmospheric processes. The deep learning revolution has opened the door for deriving such analytical results directly with a computer algorithm fitting to the data. As a proof of concept, we successfully demonstrate the use of symbolic regression on synthetic data for the transit radii of generic hot Jupiter exoplanets to derive a corresponding analytical formula. As a preprocessing step, we use dimensional analysis to identify the relevant dimensionless combinations of variables and reduce the number of independent inputs, which improves the performance of the symbolic regression. The dimensional analysis also allowed us to mathematically derive and properly parametrize the most general family of degeneracies among the input atmospheric parameters which affect the characterization of an exoplanet atmosphere through transit spectroscopy.
• Abstract（参考訳）: 新たに発見された太陽系外惑星の物理特性と大気化学組成は、放射移動の複雑な数値モデルから得られる遷移スペクトルからしばしば推測される。 あるいは、単純な分析式は関連する大気過程に対する洞察力のある物理的直感を与える。 ディープラーニング革命は、そのような分析結果をデータに適合するコンピュータアルゴリズムで直接導出するための扉を開いた。 概念実証として, 一般のホットジュピター系外惑星の遷移半径の合成データに記号回帰を用いることで, 対応する解析式を導出することに成功した。 プリプロセッシングのステップとして,変数の関連する次元のない組合せを次元解析により同定し,独立な入力数を減らすことにより,記号回帰の性能を向上させる。 この次元解析により、トランジット分光による太陽系外惑星大気のキャラクタリゼーションに影響を及ぼす入力大気パラメータのうち、最も一般的な退化系列を数学的に導出し、適切にパラメータ化することができる。

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