天体物理瞬变事件的概率数据驱动建模:利用NightLANP的神经过程家族实现超快速且类别无关的光变曲线重构
Probabilistic Data-Driven Modelling of Astrophysical Transients: The Neural Process Family for Ultrafast and Class-Agnostic Light Curve Reconstruction with NightLANP
arXiv:2605.27527v1 公告类型:新 Abstract:从地球进行的天体物理观测受到天气、环境和科学限制,导致光变曲线稀疏且不规则。在薇拉·C·鲁宾天文台空间与时间遗产调查前夕,其庞大的数据集为瞬变天文学提供了前所未有的机会。然而,其时间安排仍然是一个关键挑战,将在六个波段中稀疏且不规则,限制科学推断。插值光变曲线有助于缓解这一问题,高斯过程是标准方法,但它们在处理...
