MMDC是一個網絡工具,旨在方便獲取和建模電波爆發的多波長和多時間數據。它包括以下主要功能:
整合來自80多個目錄和數據庫的歸檔數據,以及來自ASAS-SN、ZTF和Pan-STARRS等全天巡天設施的光學數據,以及新分析的Swift-UVOT、Swift-XRT、NuSTAR和Fermi-LAT觀測數據,用於構建電波爆發的時間分辨多波段光譜能量分布(SED)。
提供交互式可視化工具,以直觀地展示這些SED。
利用基於機器學習的框架,對觀測數據進行自洽的理論建模,從而深入探討電波爆發的發射機制。
MMDC與其他在線平台的主要區別在於可用數據的數量巨大。它包括Swift和NuSTAR對所有電波爆發的所有觀測,以及在不同發射狀態下Fermi-LAT γ射線波段的詳細光譜分析結果,涵蓋2008年至2023年的時間段。MMDC的另一個重要特點是能夠使用訓練有素的機器學習算法,對觀測數據進行自洽的理論建模,考慮粒子注入和所有相關冷卻過程,從而大大推進電波爆發研究,提高對其發射機制的理解。
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