כתבה
arXiv cs.LG ·
TNFlow: השערת הרכב פני השטח של עצמים טראנס-נפטוניים
TNFlow: Amortized Posterior Inference for Trans-Neptunian Object Surface Composition
TNFlow הוא ארכיטקטורה של מעבד וזרימה נורמלית להשערת הרכב פני השטח של עצמים טראנס-נפטוניים מספקטרום החזרה שלהם. המודל מאומן על ספקטרום סינתטי ומחזיר פוסטריור מרוב-מודאלי על הרכבים תקפים. התוצאות מראות דיוק גבוה על ספקטרום סינתטי, אך עם בעיות על ספקטרום אמיתי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04305v1 Announce Type: cross Abstract: We present TNFlow, a transformer and normalizing flow architecture for inferring the surface composition of Trans-Neptunian Objects (TNOs) from their reflectance spectra. TNFlow is trained on synthetic spectra generated by the Shkuratov radiative transfer model to act as its inverse. TNFlow takes ${\sim}$0.7s to invert one spectrum on a single CPU core, returning a multimodal posterior over simplex-valid compositions and grain sizes. On synthetic spectra, the highest-weight mode achieves a mean total-variation distance of 0.149 from ground truth on the test split, and the model generalizes well to unseen combinations of known components. Qualitative tests on real JWST spectra show blindness or bias towards some materials. We suggest this co
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית