論文の概要: Isolated pulsar population synthesis with simulation-based inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14848v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 17:19:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:15:57.183346
- Title: Isolated pulsar population synthesis with simulation-based inference
- Title（参考訳）: シミュレーションに基づく推定による孤立パルサー集団合成
- Authors: Vanessa Graber, Michele Ronchi, Celsa Pardo-Araujo, Nanda Rea
- Abstract要約: 我々は、中性子星の誕生特性と進化をモデル化する枠組みを開発し、その動的、回転的、磁気的特性に焦点をあてる。
次に、シミュレーションに基づく推論アプローチに従い、ニューラルネットワークを用いて、5つのモデルパラメータの後方分布を直接推測する深層ニューラルネットワークを訓練する。
本手法は, 複雑な個体群合成フレームワークの統計的頑健な推測に向けた重要なステップであり, 今後の銀河パルサーのマルチ波長解析の基礎となる。
- 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 combine pulsar population synthesis with simulation-based inference to
constrain the magneto-rotational properties of isolated Galactic radio pulsars.
We first develop a flexible framework to model neutron-star birth properties
and evolution, focusing on their dynamical, rotational and magnetic
characteristics. In particular, we sample initial magnetic-field strengths,
$B$, and spin periods, $P$, from log-normal distributions and capture the
late-time magnetic-field decay with a power law. Each log-normal is described
by a mean, $\mu_{\log B}, \mu_{\log P}$, and standard deviation, $\sigma_{\log
B}, \sigma_{\log P}$, while the power law is characterized by the index,
$a_{\rm late}$, resulting in five free parameters. We subsequently model the
stars' radio emission and observational biases to mimic detections with three
radio surveys, and produce a large database of synthetic $P$-$\dot{P}$ diagrams
by varying our input parameters. We then follow a simulation-based inference
approach that focuses on neural posterior estimation and employ this database
to train deep neural networks to directly infer the posterior distributions of
the five model parameters. After successfully validating these individual
neural density estimators on simulated data, we use an ensemble of networks to
infer the posterior distributions for the observed pulsar population. We obtain
$\mu_{\log B} = 13.10^{+0.08}_{-0.10}$, $\sigma_{\log B} =
0.45^{+0.05}_{-0.05}$ and $\mu_{\log P} = -1.00^{+0.26}_{-0.21}$, $\sigma_{\log
P} = 0.38^{+0.33}_{-0.18}$ for the log-normal distributions, and $a_{\rm late}
= -1.80^{+0.65}_{-0.61}$ for the power law at $95\%$ credible interval. Our
approach represents a crucial step towards robust statistical inference for
complex population-synthesis frameworks and forms the basis for future
multi-wavelength analyses of Galactic pulsars.
- Abstract（参考訳）: 我々は、パルサー集団合成とシミュレーションに基づく推論を組み合わせることで、孤立したギャラクティック電波パルサーの磁気回転特性を抑える。
まず、中性子星の誕生特性と進化をモデル化するための柔軟な枠組みを開発し、その動的、回転的、磁気的特性に焦点を当てた。
特に、対数正規分布から初期磁場強度の$B$とスピン周期の$P$をサンプリングし、電力法則で遅延磁場崩壊を捉える。
各ログノーマルは平均、$\mu_{\log b}, \mu_{\log p}$,および標準偏差、$\sigma_{\log b}, \sigma_{\log p}$ で記述されるが、パワーロームは$a_{\rm late}$で特徴づけられ、5つの自由パラメータが生成される。
その後、恒星の電波放射と観測バイアスをモデル化し、3つの電波サーベイで検出を模倣し、入力パラメータを変化させて合成$p$-$\dot{p}$ダイアグラムの大規模なデータベースを作成する。
次に、シミュレーションに基づく推論アプローチに従い、ニューラルネットワークを用いて、5つのモデルパラメータの後方分布を直接推測する深層ニューラルネットワークを訓練する。
シミュレーションデータ上でこれらの個々の神経密度推定器の検証を成功させた後、観測されたパルサー集団の後方分布をネットワークのアンサンブルで推定する。
我々は、対数正規分布に対して$\mu_{\log B} = 13.10^{+0.08}_{-0.10}$、$\sigma_{\log B} = 0.45^{+0.05}_{-0.05}$、$\mu_{\log P} = -1.00^{+0.26}_{-0.21}$、$\sigma_{\log P} = 0.38^{+0.33}_{-0.18}$、$a_{\rm late} = -1.80^{+0.65}_{-0.61}$、9.5\%$信頼区間における電力法について$を得る。
このアプローチは、複雑な集団合成フレームワークに対するロバストな統計推論への重要なステップであり、銀河パルサーの将来の多波長解析の基礎を形成する。
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