論文の概要: Emulators for stellar profiles in binary population modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11105v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 20:18:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 15:57:39.228046
• Title: Emulators for stellar profiles in binary population modeling
• Title（参考訳）: 二元集団モデリングにおける恒星プロファイルのエミュレータ
• Authors: Elizabeth Teng, Ugur Demir, Zoheyr Doctor, Philipp M. Srivastava, Shamal Lalvani, Vicky Kalogera, Aggelos Katsaggelos, Jeff J. Andrews, Simone S. Bavera, Max M. Briel, Seth Gossage, Konstantinos Kovlakas, Matthias U. Kruckow, Kyle Akira Rocha, Meng Sun, Zepei Xing, Emmanouil Zapartas,
• Abstract要約: 本研究では,放射軸に沿った内部恒星構造を推定するための新しいエミュレーション手法を提案する。 主成分分析を次元減少と完全連結フィードフォワードニューラルネットワークに応用して予測を行う。 メモリとストレージの効率の面では, 近接近似に匹敵する精度が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5430323214461458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge about the internal physical structure of stars is crucial to understanding their evolution. The novel binary population synthesis code POSYDON includes a module for interpolating the stellar and binary properties of any system at the end of binary MESA evolution based on a pre-computed set of models. In this work, we present a new emulation method for predicting stellar profiles, i.e., the internal stellar structure along the radial axis, using machine learning techniques. We use principal component analysis for dimensionality reduction and fully-connected feed-forward neural networks for making predictions. We find accuracy to be comparable to that of nearest neighbor approximation, with a strong advantage in terms of memory and storage efficiency. By providing a versatile framework for modeling stellar internal structure, the emulation method presented here will enable faster simulations of higher physical fidelity, offering a foundation for a wide range of large-scale population studies of stellar and binary evolution.
• Abstract（参考訳）: 恒星の内部構造に関する知識は、その進化を理解するために不可欠である。 新規なバイナリ集団合成コードPOSYDONは、事前計算されたモデルのセットに基づいてバイナリMESA進化の終了時に、任意のシステムの星およびバイナリ特性を補間するモジュールを含む。 本研究では,放射軸に沿った内部恒星構造を機械学習技術を用いて予測するための新しいエミュレーション手法を提案する。 主成分分析を次元減少と完全連結フィードフォワードニューラルネットワークに応用して予測を行う。 メモリとストレージの効率の面では, 近接近似に匹敵する精度が期待できる。 恒星内部構造をモデル化するための汎用的なフレームワークを提供することにより、このエミュレーション法はより高速な物理忠実性のシミュレーションを可能にし、恒星と二元進化の大規模集団研究の基礎を提供する。

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