論文の概要: IRIS: A Bayesian Approach for Image Reconstruction in Radio Interferometry with expressive Score-Based priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02473v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 08:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:23.375562
• Title: IRIS: A Bayesian Approach for Image Reconstruction in Radio Interferometry with expressive Score-Based priors
• Title（参考訳）: IRIS: 表現的スコアベースを用いたラジオ干渉法における画像再構成のためのベイズ的アプローチ
• Authors: Noé Dia, M. J. Yantovski-Barth, Alexandre Adam, Micah Bowles, Laurence Perreault-Levasseur, Yashar Hezaveh, Anna Scaife,
• Abstract要約: 本稿では,Score-based model (IRIS) を用いたラジオ干渉計測のためのイメージングについて紹介する。 我々は、紫外線空間におけるガウス確率と組み合わせて、銀河の光学像に基づいて訓練されたスコアベースモデルを用いて、原始惑星円盤の像を推測する。 従来の電波干渉画像アルゴリズムと比較して,この枠組みの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
• License:
• Abstract: Inferring sky surface brightness distributions from noisy interferometric data in a principled statistical framework has been a key challenge in radio astronomy. In this work, we introduce Imaging for Radio Interferometry with Score-based models (IRIS). We use score-based models trained on optical images of galaxies as an expressive prior in combination with a Gaussian likelihood in the uv-space to infer images of protoplanetary disks from visibility data of the DSHARP survey conducted by ALMA. We demonstrate the advantages of this framework compared with traditional radio interferometry imaging algorithms, showing that it produces plausible posterior samples despite the use of a misspecified galaxy prior. Through coverage testing on simulations, we empirically evaluate the accuracy of this approach to generate calibrated posterior samples.
• Abstract（参考訳）: 電波天文学において,ノイズ干渉計データから天表面の明るさ分布を推定することが重要な課題である。 本稿では,Score-based model (IRIS) を用いた無線干渉計測のためのイメージングについて紹介する。 ALMAが実施したDSHARPサーベイの可視データから原始惑星系円盤の像を推定するために、紫外線空間のガウス的可能性と組み合わせて、銀河の光学画像に基づいてトレーニングされたスコアベースモデルを用いている。 この枠組みの利点を従来の電波干渉計画像アルゴリズムと比較して示し、未特定の銀河を前に用いたにもかかわらず、可塑性後部サンプルを生成することを示した。 シミュレーションのカバレッジテストを通じて,本手法の精度を実証的に評価し,校正後部サンプルを生成する。

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