論文の概要: Automated discovery of interpretable gravitational-wave population models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12409v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 18:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 13:36:27.915304
• Title: Automated discovery of interpretable gravitational-wave population models
• Title（参考訳）: 解釈可能な重力波人口モデルの自動発見
• Authors: Kaze W.K Wong, Miles Cranmer
• Abstract要約: データから重力波(GW)イベントの解析的集団モデルを発見するための自動アプローチを提案する。 我々は,パワーロープラスガウシアンなどの一般的なGW人口モデルを復元し,精度と単純さを組み合わせた新しい経験的人口モデルを求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an automatic approach to discover analytic population models for gravitational-wave (GW) events from data. As more gravitational-wave (GW) events are detected, flexible models such as Gaussian Mixture Models have become more important in fitting the distribution of GW properties due to their expressivity. However, flexible models come with many parameters that lack physical motivation, making interpreting the implication of these models challenging. In this work, we demonstrate symbolic regression can complement flexible models by distilling the posterior predictive distribution of such flexible models into interpretable analytic expressions. We recover common GW population models such as a power-law-plus-Gaussian, and find a new empirical population model which combines accuracy and simplicity. This demonstrates a strategy to automatically discover interpretable population models in the ever-growing GW catalog, which can potentially be applied to other astrophysical phenomena.
• Abstract（参考訳）: データから重力波(GW)イベントの解析的集団モデルを発見するための自動アプローチを提案する。 重力波(GW)現象がより検出されるにつれて、ガウス混合モデルのようなフレキシブルモデルは、その表現性によってGW特性の分布に適合する上でより重要になっている。 しかし、柔軟なモデルは物理的動機付けを欠く多くのパラメータを持ち、これらのモデルの含意を解釈するのが困難である。 本研究では,このようなフレキシブルモデルの後方予測分布を解釈可能な解析式に蒸留することで,フレキシブルモデルを補完できることを示す。 我々は,パワーロープラスガウシアンなどの一般的なGW人口モデルを復元し,精度と単純さを組み合わせた新しい経験的人口モデルを求める。 これは、成長を続けるgwカタログで解釈可能な人口モデルを自動的に発見する戦略を示しており、他の天体物理学現象に適用できる可能性がある。

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