[論文レビュー] An iterative method in a probabilistic approach to the spectral inverse problem: Differential emission measure from line spectra and broadband data

F. F. Goryaev, S. Parenti+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2010

Solar and Space Plasma Dynamics参考文献 26被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、ベイズの定理に基づく確率的アプローチを用いて正則化を回避することで、太陽の極端紫外線およびX線スペクトルから微分発光度分布（DEM）を再構築するためのベイジアン反復法（BIM）を導入する。この手法は、活動領域におけるマルチサーマルプラズマ構造を効果的に回復し、2–4 MKと比較して4–6 MKの高温プラズマが最大で30%の発光度を示すことを確認しており、ナノフラーレヒーティング仮説を支持する。

ABSTRACT

Inverse problems are of great importance in astrophysics for deriving information about the physical characteristics of hot optically thin plasma sources from their EUV and X-ray spectra. We describe and test an iterative method developed within the framework of a probabilistic approach to the spectral inverse problem for determining the thermal structures of the emitting plasma. We also demonstrate applications of this method to both high resolution line spectra and broadband imaging data. Our so-called Bayesian iterative method (BIM) is an iterative procedure based on Bayes' theorem and is used to reconstruct differential emission measure (DEM) distributions. To demonstrate the abilities of the BIM, we performed various numerical tests and model simulations establishing its robustness and usefulness. We then applied the BIM to observable data for several active regions (AR) previously analyzed with other DEM diagnostic techniques: both SUMER/SOHO (Landi and Feldman, 2008) and SPIRIT/CORONAS-F (Shestov et al., 2010) line spectra data, and XRT/Hinode (Reale et al., 2009) broadband imaging data. The BIM results show that this method is an effective tool for determining the thermal structure of emitting plasma and can be successfully used for the DEM analysis of both line spectra and broadband imaging data. The BIM calculations correlate with recent studies confirming the existence of hot plasma in solar ARs. The BIM results also indicate that the coronal plasma may have the continuous distributions predicted by the nanoflare paradigm.

研究の動機と目的

• 太陽天文学におけるスペクトル逆問題を解くための、正則化を要しない強固な手法を開発すること。
• 高分解能ラインスペクトルおよびバンドパス画像データの両方から微分発光度（DEM）分布を再構築すること。
• 既存のDEM解析と比較して、この手法が活動領域における高温プラズマの検出能力を評価すること。
• ナノフラーレヒーティング仮説に整合する連続的な温度分布の存在を調査すること。
• Solarsoftに実装されたフィルタレシオ法や反復的手法と比較して、BIMの結果を評価すること。

提案手法

• この手法は、温度および発光度の事後確率分布を繰り返し更新する形でベイズの定理を反復的に適用する。
• 観測された放射度と応答関数を尤度として扱い、事前知識を組み込んで解を制約する。
• 逆問題をフリードホルム積分形式ではなく、確率的枠組みとして定式化することで、不適切な問題の解を回避する。
• 正則化を必要とせず、反復的精錬によって安定なDEM分布に収束する。
• 合成データを用いたテストと、SUMER/SOHO、SPIRIT/CORONAS-F、XRT/Hinodeからの実観測データへの適用を実施する。
• X線フィルタおよびスペクトルラインの応答関数を、ベイズ更新プロセスにおける尤度カーネルとして用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ベイジアン反復法は、スペクトル逆問題において正則化を要せず、信頼性の高いDEM分布を再構築できるか？
• RQ2 BIMは、ラインスペクトルおよびバンドパス画像データの両方からマルチサーマルプラズマ構造を効果的に回復できるか？
• RQ3 BIMは、非爆発的太陽活動領域において高温プラズマ（T > 4 MK）を検出できるか、ナノフラーレ仮説と整合的か？
• RQ4 BIMの結果は、フィルタレシオ法や他の反復的手法を用いた既存のDEM解析と定量的にどのように比較できるか？
• RQ5 広帯域データに広いフィルタ応答関数が存在する場合、BIMにどのような限界が生じるか？

主な発見

• SUMER/SOHOデータに関して、BIMはLandi & Feldman (2008)と優れた定量的整合性を示し、特にlog T ≈ 6.5で30–50%の差異にとどまる。
• SPIRIT/CORONAS-Fデータに関して、BIMはlog T ≈ 6.8–7.2 MKで高温プラズマの存在を確認し、2–4 MKの発光度と同等の発光度を示した。
• XRT/Hinodeの広帯域データにおいて、BIMは非爆発的活動領域の1つのサブ領域で4–6 MKの高温プラズマを検出し、2–4 MKの発光度の最大30%を示した。
• この手法は、活動領域プラズマにおいてlog T ≈ 6.5–6.6に広がった温度成分を明らかにし、マルチサーマル構造と整合的であった。
• XRTフィルタの広い温度応答関数に起因する誤検出の冷却ピークが、BIM自体の本質的欠陥ではなく、特定の条件下でのアーティファクトとしてのみ出現した。
• BIMの結果は、コロナにおける連続的な温度分布の存在を支持し、ナノフラーレヒーティングモデルと整合的であった。