Estimating Orbital Parameters of Direct Imaging Exoplanet Using Neural Network
Bo Liang, Hanlin Song, Chang Liu, Tianyu Zhao, Yuxiang Xu, Zihao Xiao, Manjia Liang, Minghui Du, Wei-Liang Qian, Li-e Qiang, Peng Xu, Ziren Luo
在这项工作中,我们提出了一种新的流量匹配链Monte Carlo(FM-MCMC)算法,用于估计系外行星系统的轨道参数,特别是对于那些只涉及一个系外行星。 与贝叶斯框架内依赖随机采样的传统方法相比,我们的方法首先利用流量匹配后估计(FMPE)来有效地限制物理参数的先前范围,然后使用MCMC来准确推断后验分布。 例如,在beta Pictoris b的轨道参数推断中,我们的模型实现了大幅加快速度,同时保持比并行钢化MCMCM(PTMCMC)快77.8倍的可比精度运行77.8倍,比嵌套采样快365.4倍。 此外,我们的FM-MMC方法也达到了所有方法中最高的平均日志概率,证明了其卓越的采样效率和准确性。 这突出了我们方法的可扩展性和效率,使其非常适合处理未来系外行星调查所期望的海量数据集。 除了天体物理学之外,我们的方法还建立了一个通用的范式,用于与传统采样进行深度生成模型的协同,该模型可用于解决其他领域的复杂推理问题,如宇宙学,生物医学成像和粒子物理学。
In this work, we propose a new flow-matching Markov chain Monte Carlo (FM-MCMC) algorithm for estimating the orbital parameters of exoplanetary systems, especially for those only one exoplanet is involved. Compared to traditional methods that rely on random sampling within the Bayesian framework, our approach first leverages flow matching posterior estimation (FMPE) to efficiently constrain the prior range of physical parameters, and then employs MCMC to accurately infer the posterior distributi...