ヘテロスケダスティック不確実性を持つ離散恒星速度データをモデル化するための近Gauss分布【JST・京大機械翻訳】

Sanders Jason L.; Evans N. Wyn

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217442043497 整理番号：22P0191553

ヘテロスケダスティック不確実性を持つ離散恒星速度データをモデル化するための近Gauss分布【JST・京大機械翻訳】

Near-Gaussian distributions for modelling discrete stellar velocity data with heteroskedastic uncertainties

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発行年： 2020年09月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

一般に,恒星トレーサの速度分布は,銀河の軌道構成と基礎となるポテンシャルに関する弱い非Gauss性符号化情報を示す。非Gauss性を測定するための標準解は,負の確率密度の領域を生成することができる級数展開(例えばGauss-Hermite級数)の構築を含む。これは,異分散不確実性を持つ離散データのモデリングにとって重要な問題である。ここでは,Gauss分布を持つ与えられたカーネルの畳み込みにより,正値確率分布を構築する方法を導入した。観測不確実性による更なる畳込みは自明である。得られた分布の統計(モーメントと累積)はカーネル分布により支配される。2つのカーネル(均一およびLaplace)は,歪みのオプションによる負のおよび正の過剰尖度分布のためのGauss-Hermite級数のための単純なドロップイン置換を提供する。尖度が軌道異方性を示し,従って,尖った対コアの暗黒物質プロファイルの同定のために質量異方性縮退を破る経路を示す,矮性球状銀河に関する実およびモックライン-視線速度データセットへの適用により,この方法の電力を実証した。Fornax矮性球状銀河に関するデータは,正の過剰尖度を示し,したがって,コアダード暗黒物質プロファイルに有利であった。離散データのために設計したが,新しいモデルの解析的Fourier変換も,スペクトルフィッティングに適切であり,それは,視線速度分布における非物理的負翼を避けることによって,高品質データの適合を改善することができた。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム・制御理論一般

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