論文の概要: Optimizing Photometric Light Curve Analysis: Evaluating Scipy's Minimize Function for Eclipse Mapping of Cataclysmic Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00071v1
- Date: Thu, 30 May 2024 18:57:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 08:43:16.494499
- Title: Optimizing Photometric Light Curve Analysis: Evaluating Scipy's Minimize Function for Eclipse Mapping of Cataclysmic Variables
- Title（参考訳）: 光度曲線解析の最適化:カタクリスティック変数のEclipseマッピングにおけるScipyの最小化関数の評価
- Authors: Anoop Kumar, Madan Mohan Tito Ayyalasomayajula, Dheerendra Panwar, Yeshwanth Vasa,
- Abstract要約: 日食マッピング法はPythonおよび本質的なライブラリを用いて徹底的に研究・実装されている。
この分析は、ガウス重み付けのばらつき、ディスク画像の解像度、光曲線におけるデータ点数、制約度など、計算時間と画質に影響を与えるいくつかの要因について示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.082802504891278
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With a particular focus on Scipy's minimize function the eclipse mapping method is thoroughly researched and implemented utilizing Python and essential libraries. Many optimization techniques are used, including Sequential Least Squares Programming (SLSQP), Nelder-Mead, and Conjugate Gradient (CG). However, for the purpose of examining photometric light curves these methods seek to solve the maximum entropy equation under a chi-squared constraint. Therefore, these techniques are first evaluated on two-dimensional Gaussian data without a chi-squared restriction, and then they are used to map the accretion disc and uncover the Gaussian structure of the Cataclysmic Variable KIC 201325107. Critical analysis is performed on the code structure to find possible faults and design problems. Additionally, the analysis shows how several factors impacting computing time and image quality are included including the variance in Gaussian weighting, disc image resolution, number of data points in the light curve, and degree of constraint.
- Abstract（参考訳）: Scipyの最小限関数に特に焦点をあてて、日食マッピング法は、Pythonおよび必須ライブラリを使用して徹底的に研究され、実装されている。
SLSQP(Sequential Least Squares Programming)、Nelder-Mead(Nelder-Mead)、Conjugate Gradient(Conjugate Gradient)など、多くの最適化技術が使用されている。
しかし、測光曲線を調べるために、これらの手法はカイ二乗制約の下で最大エントロピー方程式を解こうとしている。
そのため、これらの手法は、まず2次元ガウスデータをチ二乗制限なしで評価し、その後、降着円盤をマッピングし、カタクリスティック可変KIC 201325107のガウス構造を明らかにするために使用される。
コード構造に対して批判的な分析を行い、潜在的な欠陥と設計上の問題を見つける。
さらに、解析により、ガウス重み付けのばらつき、ディスク画像の解像度、光曲線のデータ点数、制約度など、計算時間と画質に影響を与えるいくつかの要因が示されている。
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