不透明度の不確実性を考慮した褐色矮星大気逆解析

分子線リストの不一致による系統誤差に対処するため、訓練データ生成時に不透明度をランダム化してマージナライズされた事後分布を直接学習する手法を提案し、不確実性較正の精度向証を確認した。

• 分子線リストの違いが逆解析における炭素酸素比の推定に重大な系統誤差をもたらす。
• 訓練データの生成段階で不透明度を確率的に変動させ、ニューラル事後推定器にマージナライズ処理を学習させる。
• 不透明度由来の外乱や欠損マスクが存在する状況でも、適切に較正された信頼区間を維持できることを示した。
• 実観測データへの適用において従来手法では除外されていたベンチマーク値を含む一貫した推定結果が得られた。

原文タイトル: Amortized Opacity Marginalization Improves C/O Interval Calibration for Brown-Dwarf Retrievals

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