論文の概要: Stellar parameter prediction and spectral simulation using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09002v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 07:09:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:30:37.605276
- Title: Stellar parameter prediction and spectral simulation using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いたステレオパラメータ予測とスペクトルシミュレーション
- Authors: Vojtěch Cvrček, Martino Romaniello, Radim Šára, Wolfram Freudling, Pascal Ballester,
- Abstract要約: 本研究では,ESOの高精度放射速度惑星探索装置(HARPS)のデータ履歴全体に対して機械学習を適用した。
我々は、スペクトルパラメータを予測しスペクトルを生成するために、HARPSデータ上で標準および変分オートエンコーダを訓練した。
提案モデルでは, スペクトルパラメータの予測と実スペクトルの圧縮に優れ, 有効温度に対して約50Kの予測誤差を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: We applied machine learning to the entire data history of ESO's High Accuracy Radial Velocity Planet Searcher (HARPS) instrument. Our primary goal was to recover the physical properties of the observed objects, with a secondary emphasis on simulating spectra. We systematically investigated the impact of various factors on the accuracy and fidelity of the results, including the use of simulated data, the effect of varying amounts of real training data, network architectures, and learning paradigms. Our approach integrates supervised and unsupervised learning techniques within autoencoder frameworks. Our methodology leverages an existing simulation model that utilizes a library of existing stellar spectra in which the emerging flux is computed from first principles rooted in physics and a HARPS instrument model to generate simulated spectra comparable to observational data. We trained standard and variational autoencoders on HARPS data to predict spectral parameters and generate spectra. Our models excel at predicting spectral parameters and compressing real spectra, and they achieved a mean prediction error of approximately 50 K for effective temperatures, making them relevant for most astrophysical applications. Furthermore, the models predict metallicity ([M/H]) and surface gravity (log g) with an accuracy of approximately 0.03 dex and 0.04 dex, respectively, underscoring their broad applicability in astrophysical research. The models' computational efficiency, with processing times of 779.6 ms on CPU and 3.97 ms on GPU, makes them valuable for high-throughput applications like massive spectroscopic surveys and large archival studies. By achieving accuracy comparable to classical methods with significantly reduced computation time, our methodology enhances the scope and efficiency of spectroscopic analysis.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ESOの高精度放射速度惑星探索装置(HARPS)のデータ履歴全体に対して機械学習を適用した。
我々の第一の目的は、観測対象の物理的特性を再現することであり、スペクトルのシミュレーションに重点を置いていた。
シミュレーションデータの使用,各種実学習データの効果,ネットワークアーキテクチャ,学習パラダイムなど,さまざまな要因が結果の正確性と忠実性に与える影響を系統的に検討した。
提案手法は,オートエンコーダフレームワークに教師付きおよび教師なし学習技術を統合する。
本手法は,物理に根ざした第一原理から出現するフラックスを計算した既存の恒星スペクトルのライブラリと,観測データに匹敵するシミュレーションスペクトルを生成するHARPS計器モデルを利用する。
我々は、スペクトルパラメータを予測しスペクトルを生成するために、HARPSデータ上で標準および変分オートエンコーダを訓練した。
我々のモデルは、スペクトルパラメータの予測と実スペクトルの圧縮に優れ、有効温度で約50Kの予測誤差を達成し、ほとんどの天体物理学的応用に関係している。
さらに、これらのモデルは、それぞれ約 0.03 dex と 0.04 dex の精度で金属性 ([M/H]) と表面重力 (log g) を予測する。
CPUで779.6ms、GPUで3.97msの処理時間を持つモデルの計算効率は、大規模な分光調査や大規模な考古学研究のような高スループットアプリケーションに有用である。
計算時間を大幅に削減した古典的手法に匹敵する精度を実現することにより、分光分析のスコープと効率を高めることができる。
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