論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Constraining Star Formation Histories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14072v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 10:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 16:13:08.691226
• Title: Unsupervised Domain Adaptation for Constraining Star Formation Histories
• Title（参考訳）: 星形成史の拘束のための教師なしドメイン適応
• Authors: Sankalp Gilda, Antoine de Mathelin, Sabine Bellstedt and Guillaume Richard
• Abstract要約: 宇宙の形成を理解するためには、銀河の可視質量の時間進化を導き出さなければならない。 宇宙物理学者は スーパーコンピュータを活用し 銀河のシミュレーションモデルを進化させます 宇宙の現在の時代まで 我々は、シミュレーションデータを用いて、銀河の正確なSFHを導出するための教師なし領域適応の能力について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The prevalent paradigm of machine learning today is to use past observations to predict future ones. What if, however, we are interested in knowing the past given the present? This situation is indeed one that astronomers must contend with often. To understand the formation of our universe, we must derive the time evolution of the visible mass content of galaxies. However, to observe a complete star life, one would need to wait for one billion years! To overcome this difficulty, astrophysicists leverage supercomputers and evolve simulated models of galaxies till the current age of the universe, thus establishing a mapping between observed radiation and star formation histories (SFHs). Such ground-truth SFHs are lacking for actual galaxy observations, where they are usually inferred -- with often poor confidence -- from spectral energy distributions (SEDs) using Bayesian fitting methods. In this investigation, we discuss the ability of unsupervised domain adaptation to derive accurate SFHs for galaxies with simulated data as a necessary first step in developing a technique that can ultimately be applied to observational data.
• Abstract（参考訳）: 今日の機械学習の一般的なパラダイムは、過去の観測を使って将来の観測を予測することである。 しかし、もし私たちが過去を知ることに興味があるとしたら? この状況は、天文学者がしばしば争わなければならないものである。 我々の宇宙の形成を理解するためには、銀河の可視質量の時間発展を導出しなければならない。 しかし、完全な恒星の寿命を観察するには、10億年待つ必要がある。 この困難を克服するために、天体物理学者はスーパーコンピュータを活用し、宇宙の現在の時代まで銀河のシミュレーションモデルを進化させ、観測された放射と星形成史(SFH)のマッピングを確立する。 このような地道なSFHは実際の銀河観測に欠如しており、ベイジアンフィッティング法を用いてスペクトルエネルギー分布(SED)から、しばしば不確かさで推測される。 本研究では、観測データに適用可能な技術を開発する上で必要な第一歩として、シミュレーションデータを用いた銀河の正確なSFHを導出するための教師なし領域適応の可能性について議論する。

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