論文の概要: Understanding molecular ratios in the carbon and oxygen poor outer Milky Way with interpretable machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08410v1
• Date: Tue, 13 May 2025 10:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.517473
• Title: Understanding molecular ratios in the carbon and oxygen poor outer Milky Way with interpretable machine learning
• Title（参考訳）: 解釈可能な機械学習による炭素および酸素欠乏外天の分子比の理解
• Authors: Gijs Vermariën, Serena Viti, Johannes Heyl, Francesco Fontani,
• Abstract要約: 解釈可能な機械学習を用いて、9つの異なる分子比を研究する。 低酸素および炭素初期存在量の分子雲の性質について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context. The outer Milky Way has a lower metallicity than our solar neighbourhood, but still many molecules are detected in the region. Molecular line ratios can serve as probes to better understand the chemistry and physics in these regions. Aims. We use interpretable machine learning to study 9 different molecular ratios, helping us understand the forward connection between the physics of these environments and the carbon and oxygen chemistries. Methods. Using a large grid of astrochemical models generated using UCLCHEM, we study the properties of molecular clouds of low oxygen and carbon initial abundance. We first try to understand the line ratios using a classical analysis. We then move on to using interpretable machine learning, namely Shapley Additive Explanations (SHAP), to understand the higher order dependencies of the ratios over the entire parameter grid. Lastly we use the Uniform Manifold Approximation and Projection technique (UMAP) as a reduction method to create intuitive groupings of models. Results. We find that the parameter space is well covered by the line ratios, allowing us to investigate all input parameters. SHAP analysis shows that the temperature and density are the most important features, but the carbon and oxygen abundances are important in parts of the parameter space. Lastly, we find that we can group different types of ratios using UMAP. Conclusions. We show the chosen ratios are mostly sensitive to changes in the carbon initial abundance, together with the temperature and density. Especially the CN/HCN and HNC/HCN ratio are shown to be sensitive to the initial carbon abundance, making them excellent probes for this parameter. Out of the ratios, only CS/SO shows a sensitivity to the oxygen abundance.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 外側の天の川は太陽の近傍よりも金属度が低いが、この地域ではまだ多くの分子が検出されている。 分子線比はこれらの領域の化学と物理学をよりよく理解するためのプローブとして機能する。 エイムズ。 解釈可能な機械学習を用いて、9つの異なる分子比の研究を行い、これらの環境の物理と炭素と酸素の化学反応の間の前方接続を理解するのに役立ちます。 メソッド。 UCLCHEMを用いて生成した多数のアストロケミカルモデルを用いて,低酸素および炭素初期存在量の分子雲の性質について検討した。 まず,古典的解析を用いて直線比の理解を試みる。 次に、解釈可能な機械学習、すなわちShapley Additive Explanations(SHAP)を使用して、パラメータグリッド全体に対する比率の高次依存性を理解する。 最後に,Uniform Manifold Approximation and Projection Technique (UMAP) を用いてモデルを直感的にグループ化する手法を提案する。 結果。 パラメータ空間はライン比でよくカバーされており、全ての入力パラメータを調べることができる。 SHAP分析は、温度と密度が最も重要な特徴であるが、パラメータ空間の一部では炭素と酸素の量が重要であることを示している。 最後に、UMAPを用いて異なる種類の比率をグループ化できることが分かる。 結論。 選択した比率は, 温度, 密度とともに, 初期炭素量の変化に大きく敏感であることがわかった。 特にCN/HCNとHNC/HCN比は初期炭素量に敏感であることが示され、このパラメーターに対する優れたプローブとなる。 比の内、CS/SOだけが酸素量に対する感受性を示す。

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