論文の概要: JFlow: Model-Independent Spherical Jeans Analysis using Equivariant Continuous Normalizing Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00763v1
• Date: Thu, 01 May 2025 18:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.780228
• Title: JFlow: Model-Independent Spherical Jeans Analysis using Equivariant Continuous Normalizing Flows
• Title（参考訳）: JFlow:等変連続正規化フローを用いたモデル独立球面ジャンス解析
• Authors: Sung Hak Lim, Kohei Hayashi, Shun'ichi Horigome, Shigeki Matsumoto, Mihoko M. Nojiri,
• Abstract要約: 球状ジャンス方程式を解くための教師なし機械学習手法を提案する。 モデル仮定なしで球対称星相空間密度と速度分散を推定できることを実証した。 本手法では,少数のトレーサー星であっても,ハロ構造を正確に同定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9204149287692593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The kinematics of stars in dwarf spheroidal galaxies have been studied to understand the structure of dark matter halos. However, the kinematic information of these stars is often limited to celestial positions and line-of-sight velocities, making full phase space analysis challenging. Conventional methods rely on projected analytic phase space density models with several parameters and infer dark matter halo structures by solving the spherical Jeans equation. In this paper, we introduce an unsupervised machine learning method for solving the spherical Jeans equation in a model-independent way as a first step toward model-independent analysis of dwarf spheroidal galaxies. Using equivariant continuous normalizing flows, we demonstrate that spherically symmetric stellar phase space densities and velocity dispersions can be estimated without model assumptions. As a proof of concept, we apply our method to Gaia challenge datasets for spherical models and measure dark matter mass densities given velocity anisotropy profiles. Our method can identify halo structures accurately, even with a small number of tracer stars.
• Abstract（参考訳）: 準球状銀河の恒星の運動学は、暗黒物質ハロの構造を理解するために研究されている。 しかし、これらの恒星のキネマティックな情報は、しばしば天体の位置や視線速度に限られており、完全な位相空間解析が困難である。 従来の手法では、球状ジャンス方程式を解くことにより、いくつかのパラメータを持つ射影解析位相空間密度モデルと暗黒物質ハロ構造を推論する。 本稿では,小球面銀河のモデル非依存解析への第一歩として,球面ジャンス方程式をモデル非依存的に解くための教師なし機械学習手法を提案する。 等変連続正規化流を用いて、モデル仮定なしで球対称星相空間密度と速度分散を推定できることを実証する。 提案手法を球面モデルのためのガイア挑戦データセットに適用し,速度異方性プロファイルが与えられた暗黒物質質量密度を測定する。 本手法では,少数のトレーサー星であっても,ハロ構造を正確に同定することができる。

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