論文の概要: Extracting latent representations from X-ray spectra. Classification, regression, and accretion signatures of Chandra sources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14102v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 21:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.62249
• Title: Extracting latent representations from X-ray spectra. Classification, regression, and accretion signatures of Chandra sources
• Title（参考訳）: X線スペクトルから潜在表現を抽出する Chandra 源の分類・回帰・付加シグネチャ
• Authors: Nicolò Oreste Pinciroli Vago, Juan Rafael Martínez-Galarza, Roberta Amato,
• Abstract要約: 本研究の目的は、深層学習を用いたチャンドラX線スペクトルのコンパクトで物理的に意味のある表現を開発することである。 変換器ベースのオートエンコーダを用いてX線スペクトルを圧縮する。 スペクトル再構成精度,クラスタリング性能,および物理量との相関から学習表現を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study of X-ray spectra is crucial to understanding the physical nature of astrophysical sources. Machine learning methods can extract compact and informative representations of data from large datasets. The Chandra Source Catalog (CSC) provides a rich archive of X-ray spectral data, which remains largely underexplored in this context. This work aims to develop a compact and physically meaningful representation of Chandra X-ray spectra using deep learning. To verify that the learned representation captures relevant information, we evaluate it through classification, regression, and interpretability analyses. We use a transformer-based autoencoder to compress X-ray spectra. The input spectra, drawn from the CSC, include only high-significance detections. Astrophysical source types and physical summary statistics are compiled from external catalogs. We evaluate the learned representation in terms of spectral reconstruction accuracy, clustering performance on 8 known astrophysical source classes, and correlation with physical quantities such as hardness ratios and hydrogen column density ($N_H$). The autoencoder accurately reconstructs spectra with 8 latent variables. Clustering in the latent space yields a balanced classification accuracy of $\sim$40% across the 8 source classes, increasing to $\sim$69% when restricted to AGNs and stellar-mass compact objects exclusively. Moreover, latent features correlate with non-linear combinations of spectral fluxes, suggesting that the compressed representation encodes physically relevant information. The proposed autoencoder-based pipeline is a powerful tool for the representation and interpretation of X-ray spectra, providing a compact latent space that supports both classification and the estimation of physical properties. This work demonstrates the potential of deep learning for spectral studies and uncovering new patterns in X-ray data.
• Abstract（参考訳）: X線スペクトルの研究は、天体物理源の物理的性質を理解するために不可欠である。 機械学習手法は、大規模なデータセットからコンパクトで情報的なデータの表現を抽出することができる。 Chandra Source Catalog (CSC) はX線スペクトルデータのリッチなアーカイブを提供しており、この文脈ではほとんど探索されていない。 本研究の目的は、深層学習を用いたチャンドラX線スペクトルのコンパクトで物理的に意味のある表現を開発することである。 学習した表現が関連する情報を取得することを検証するため、分類、回帰、解釈可能性分析を通じて評価する。 変換器ベースのオートエンコーダを用いてX線スペクトルを圧縮する。 CSCから引き出された入力スペクトルは、高感度検出のみを含む。 天体物理源型と物理要約統計は、外部カタログからコンパイルされる。 本研究では, スペクトル再構成精度, 8つの既知の天体物理源級のクラスタリング性能, 硬度比や水素柱密度(N_H$)などの物理量との相関について検討した。 オートエンコーダは、8つの潜伏変数でスペクトルを正確に再構成する。 潜在空間におけるクラスタリングは、8つのソースクラスで$\sim$40%のバランスの取れた分類精度をもたらし、AGNや恒星質量のコンパクト物体に限定すると$\sim$69%に増加する。 さらに、遅延特徴はスペクトルフラックスの非線形結合と相関しており、圧縮された表現が物理的に関連のある情報を符号化していることを示唆している。 提案したオートエンコーダベースのパイプラインは、X線スペクトルの表現と解釈のための強力なツールであり、物理特性の分類と推定の両方をサポートするコンパクトな潜在空間を提供する。 この研究は、スペクトル研究のための深層学習の可能性を示し、X線データの新しいパターンを明らかにする。

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