論文の概要: Light curve completion and forecasting using fast and scalable Gaussian processes (MuyGPs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14592v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 01:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:47:49.984270
• Title: Light curve completion and forecasting using fast and scalable Gaussian processes (MuyGPs)
• Title（参考訳）: 高速かつスケーラブルなガウス過程(MuyGPs)を用いた光曲線の完備化と予測
• Authors: Im\`ene R. Goumiri, Alec M. Dunton, Amanda L. Muyskens, Benjamin W. Priest, Robert E. Armstrong
• Abstract要約: 商用オフザシェルフ(COTS)カメラによる地上観測は、高精度の機器に比べて安価である。 ノイズの多い観測と組み合わされたセンサの可用性は、ギャップの多い時系列データを生成することができる。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、複雑な非線形埋め込みを学習する経験的成功によって、選択のツールとなっている。
• 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: Temporal variations of apparent magnitude, called light curves, are observational statistics of interest captured by telescopes over long periods of time. Light curves afford the exploration of Space Domain Awareness (SDA) objectives such as object identification or pose estimation as latent variable inference problems. Ground-based observations from commercial off the shelf (COTS) cameras remain inexpensive compared to higher precision instruments, however, limited sensor availability combined with noisier observations can produce gappy time-series data that can be difficult to model. These external factors confound the automated exploitation of light curves, which makes light curve prediction and extrapolation a crucial problem for applications. Traditionally, image or time-series completion problems have been approached with diffusion-based or exemplar-based methods. More recently, Deep Neural Networks (DNNs) have become the tool of choice due to their empirical success at learning complex nonlinear embeddings. However, DNNs often require large training data that are not necessarily available when looking at unique features of a light curve of a single satellite. In this paper, we present a novel approach to predicting missing and future data points of light curves using Gaussian Processes (GPs). GPs are non-linear probabilistic models that infer posterior distributions over functions and naturally quantify uncertainty. However, the cubic scaling of GP inference and training is a major barrier to their adoption in applications. In particular, a single light curve can feature hundreds of thousands of observations, which is well beyond the practical realization limits of a conventional GP on a single machine. Consequently, we employ MuyGPs, a scalable framework for hyperparameter estimation of GP models that uses nearest neighbors sparsification and local cross-validation. MuyGPs...
• Abstract（参考訳）: 光度曲線と呼ばれる視等級の時間変化は、長期にわたって望遠鏡が捉えた関心の観測統計である。 光曲線は、オブジェクトの識別やポーズ推定といった空間領域認識(SDA)の目的を潜在変数推論問題として探究することができる。 商用オフ・ザ・シェルフ(COTS)カメラからの地上観測は、高精度な機器に比べて安価に保たれているが、ノイズの多い観測と組み合わせたセンサーの可用性は、モデル化が難しいような散在する時系列データを生成することができる。 これらの外部要因は光曲線の自動利用と矛盾し、光曲線予測と外挿がアプリケーションにとって重要な問題となる。 伝統的に、画像や時系列の完了問題は拡散に基づく手法や模範的な手法によってアプローチされてきた。 近年のDeep Neural Networks(DNN)は、複雑な非線形埋め込みを学習する経験的成功によって、選択のツールとなっている。 しかし、DNNは単一の衛星の光度曲線のユニークな特徴を見る際に必ずしも利用できない大規模なトレーニングデータを必要とすることが多い。 本稿では,ガウス過程(GP)を用いて,光曲線の欠落と将来のデータポイントを予測する新しい手法を提案する。 GPは、関数上の後続分布を推測し、不確実性を自然に定量化する非線形確率モデルである。 しかし、GP推論とトレーニングの立方体スケーリングは、アプリケーションで採用する上で大きな障壁となる。 特に、単一光曲線は数十万の観測を特徴付けることができ、これは1台のマシン上の従来のgpの実用上の限界をはるかに超える。 その結果,最寄りのスパシフィケーションと局所的クロスバリデーションを用いたGPモデルのハイパーパラメータ推定のためのスケーラブルなフレームワークであるMuyGPsを採用している。 MuyGP。

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