論文の概要: Autoencoder-Based Detection of Anomalous Stokes V Spectra in the Flare-Producing Active Region 13663 Using Hinode/SP Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05962v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 12:20:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:28:10.856317
• Title: Autoencoder-Based Detection of Anomalous Stokes V Spectra in the Flare-Producing Active Region 13663 Using Hinode/SP Observations
• Title（参考訳）: ハイノード/SP観測によるフレア生成活性領域13663における異常ストッキングVスペクトルの自動エンコーダによる検出
• Authors: Jargalmaa Batmunkh, Yusuke Iida, Takayoshi Oba,
• Abstract要約: 本研究では, スペクトル圧縮のためのオートエンコーダモデルを構築し, 異常検出手法として機能する。 本モデルでは,X1.3フレアの開始前に観測した分光偏光線図内の異常スペクトルを効果的に同定する。 特に、検出された異常は高度に局所化されており、特に磁気画像では識別が困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Detecting unusual signals in observational solar spectra is crucial for understanding the features associated with impactful solar events, such as solar flares. However, existing spectral analysis techniques face challenges, particularly when relying on pre-defined, physics-based calculations to process large volumes of noisy and complex observational data. To address these limitations, we applied deep learning to detect anomalies in the Stokes V spectra from the Hinode/SP instrument. Specifically, we developed an autoencoder model for spectral compression, which serves as an anomaly detection method. Our model effectively identifies anomalous spectra within spectro-polarimetric maps captured prior to the onset of the X1.3 flare on May 5, 2024, in NOAA AR 13663. These atypical spectral points exhibit highly complex profiles and spatially align with polarity inversion lines in magnetogram images, indicating their potential as sites of magnetic energy storage and possible triggers for flares. Notably, the detected anomalies are highly localized, making them particularly challenging to identify in magnetogram images using current manual methods.
• Abstract（参考訳）: 太陽フレアのような衝撃的な太陽現象に関連する特徴を理解するためには、観測的な太陽スペクトルで異常な信号を検出することが不可欠である。 しかし、既存のスペクトル分析技術は、特に、大量のノイズと複雑な観測データを処理するために、あらかじめ定義された物理ベースの計算に依存する場合、課題に直面している。 これらの制約に対処するため,Hinode/SP機器からStokes Vスペクトルの異常を検出するためにディープラーニングを適用した。 具体的には,スペクトル圧縮のためのオートエンコーダモデルを開発した。 2024年5月5日、NOAA AR 13663において、X1.3フレアの開始前に観測された分光偏光線図内の異常スペクトルを効果的に同定した。 これらの非定型スペクトル点は、非常に複雑なプロファイルを示し、磁気画像の極性反転線と空間的に一致し、磁気エネルギー貯蔵の場としての可能性とフレアの引き金となる可能性を示している。 特に、検出された異常は高度に局所化されており、現在の手動による磁気画像の特定が特に困難である。

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