論文の概要: Variational diffusion transformers for conditional sampling of supernovae spectra
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03063v1
- Date: Mon, 05 May 2025 22:52:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.145405
- Title: Variational diffusion transformers for conditional sampling of supernovae spectra
- Title（参考訳）: 超新星スペクトルの条件付きサンプリングのための変分拡散変換器
- Authors: Yunyi Shen, Alexander T. Gagliano,
- Abstract要約: 本報告では,光曲線観測に基づく拡散モデルであるDiTSNe-Iaを導入し,SNe Iaのスペクトルの多様性を再現する訓練を行った。
放射光伝達シミュレーションによる現実的な光曲線とスペクトルの実験において、DiTSNe-Iaは広く使用されているSALT3テンプレートよりもはるかに正確な再構成を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Type Ia Supernovae (SNe Ia) have become the most precise distance indicators in astrophysics due to their incredible observational homogeneity. Increasing discovery rates, however, have revealed multiple sub-populations with spectroscopic properties that are both diverse and difficult to interpret using existing physical models. These peculiar events are hard to identify from sparsely sampled observations and can introduce systematics in cosmological analyses if not flagged early; they are also of broader importance for building a cohesive understanding of thermonuclear explosions. In this work, we introduce DiTSNe-Ia, a variational diffusion-based generative model conditioned on light curve observations and trained to reproduce the observed spectral diversity of SNe Ia. In experiments with realistic light curves and spectra from radiative transfer simulations, DiTSNe-Ia achieves significantly more accurate reconstructions than the widely used SALT3 templates across a broad range of observation phases (from 10 days before peak light to 30 days after it). DiTSNe-Ia yields a mean squared error of 0.108 across all phases-five times lower than SALT3's 0.508-and an after-peak error of just 0.0191, an order of magnitude smaller than SALT3's 0.305. Additionally, our model produces well-calibrated credible intervals with near-nominal coverage, particularly at post-peak phases. DiTSNe-Ia is a powerful tool for rapidly inferring the spectral properties of SNe Ia and other transient astrophysical phenomena for which a physical description does not yet exist.
- Abstract（参考訳）: Ia型超新星(SNe Ia)は、天体物理学において、その驚くべき観測均一性のために最も正確な距離の指標となっている。
しかし、発見率の増加により、既存の物理モデルを用いた解釈が困難で多彩な分光特性を持つ複数のサブ集団が明らかになった。
これらの特異な事象は、まばらにサンプリングされた観測から識別することは困難であり、早期にフラグが付かなければ、宇宙分析の体系的手法を導入することができる。
本研究では,SNe Iaのスペクトルの多様性を再現するために,光曲線観測に条件付き可変拡散に基づく生成モデルであるDiTSNe-Iaを紹介する。
放射光伝達シミュレーションによる現実的な光曲線とスペクトルを用いた実験では、DiTSNe-Iaは幅広い観測段階(ピーク光の10日前から30日後まで)にわたって広く使われているSALT3テンプレートよりもはるかに正確な再構成を行う。
DiTSNe-Iaは、SALT3の0.508よりも5倍低い平均2乗誤差0.108と、SALT3の0.305よりも桁違いに小さい0.0191である。
さらに,本モデルでは,特にポストピークフェーズにおいて,ほぼノルミナルな信頼区間を生成できる。
DiTSNe-Iaは、SNe Iaのスペクトル特性と、物理的記述がまだ存在しない過渡的な天体物理学現象を迅速に推測するための強力なツールである。
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