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arXiv 2102.05182astro-ph.GAcs.LG
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一种用于描述主要星系合并的深度学习方法

A Deep Learning Approach for Characterizing Major Galaxy Mergers

LERMA, Observatoire de Paris, PSL Research University, CNRS Sorbonne Universités, UPMC Univ. Paris 06(巴黎天文台LERMA实验室,巴黎文理研究大学,法国国家科学研究中心索邦大学,巴黎第六大学);Departamento de Astrofísica, Universidad de La Laguna(拉古纳大学天体物理系);Institut d’Astrophysique de Paris, Sorbonne Université CNRS(索邦大学巴黎天体物理研究所,法国国家科学研究中心);Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC)(人工智能研究所(IIIA-CSIC));UCO/Lick Observatory, Department of Astronomy and Astrophysics University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校UCO/利克天文台天文与天体物理系);DeepMind(深度思维);Instituto de Astrofísica de Canarias(加那利群岛天体物理研究所);IFCA Instituto de Fiésica de Cantabria (UC-CSIC)(坎塔布里亚物理研究所(UC-CSIC))
Skanda Koppula, Victor Bapst, Marc Huertas-Company, Sam Blackwell, Agnieszka Grabska-Barwinska, Sander Dieleman, Andrea Huber, Natasha Antropova, Mikolaj Binkow… 展开作者

Skanda Koppula, Victor Bapst, Marc Huertas-Company, Sam Blackwell, Agnieszka Grabska-Barwinska, Sander Dieleman, Andrea Huber, Natasha Antropova, Mikolaj Binkowski, Hannah Openshaw, Adria Recasens, Fernando Caro, Avishai Deke, Yohan Dubois, Jesus Vega Ferrero, David C. Koo, Joel R. Primack, Trevor Back

摘要:

从观测数据中精确估计星系合并阶段是验证我们目前对星系形成理论认识的一个关键问题。为此,我们展示了一个基于CNN的回归模型,该模型能够首次使用单个图像预测相对于第一个近地点通道的合并阶段,在4亿年的时间内,中位误差为3830万年(Myrs)。该模型不使用特定的动态建模,只从模拟的合并事件中学习。我们表明,我们的模型提供了合理的估计真实的观察,近似匹配的详细的动力学建模提供的先验估计。我们提供了一个初步的可解释性分析,我们的模型,并证明校准的不确定性估计的第一步。

英文摘要:

Fine-grained estimation of galaxy merger stages from observations is a key problem useful for validation of our current theoretical understanding of galaxy formation. To this end, we demonstrate a CNN-based regression model that is able to predict, for the first time, using a single image, the merger stage relative to the first perigee passage with a median error of 38.3 million years (Myrs) over a period of 400 Myrs. This model uses no specific dynamical modeling and learns only from simulated merger events. We show that our model provides reasonable estimates on real observations, approximately matching prior estimates provided by detailed dynamical modeling. We provide a preliminary interpretability analysis of our models, and demonstrate first steps toward calibrated uncertainty estimation.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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