[論文レビュー] BGM FASt: Besançon Galaxy Model for Big Data. Simultaneous inference of the IMF, SFH and density in the Solar Neighbourhood

R. Mor, A. C. Robin+2 more|HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)|Sep 10, 2018

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 58被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、事前にサンプリングされたシミュレーションの再重み付けと近似ベイズ推論を用いた、ビッグデータ対応の高速フレームワークBGM FAStを紹介する。このフレームワークは、太陽系近傍における初期質量関数（IMF）、星形成歴（SFH）、星の密度を同時に推定することを可能にする。標準BGMに比べて約10⁴倍の高速化を達成し、現在の星形成率は1.2±0.2 M⊙/yr、全星の密度は0.051⁻⁰.⁰⁰⁵⁺⁰.⁰⁰² M⊙/pc³、0.5–1.53 M⊙範囲のIMFの傾きはα₂=2.1⁻⁰.³⁺⁰.¹である。

ABSTRACT

We develop a new theoretical framework to generate Besançon Galaxy Model fast approximate simulations (BGM FASt) to address fundamental questions of the Galactic structure and evolution performing multi-parameter inference. As a first application of our strategy we simultaneously infer the IMF, the star formation history and the stellar mass density in the Solar Neighbourhood. The BGM FASt strategy is based on a reweighing scheme, that uses a specific pre-sampled simulation, and on the assumption that the distribution function of the generated stars in the Galaxy can be described by an analytical expression. To validate BGM FASt we execute a set of tests. Finally, we use BGM FASt with an approximate Bayesian computation algorithm to obtain the posterior PDF of the inferred parameters, by comparing synthetic versus Tycho-2 colour-magnitude diagrams. Results: The validation shows a very good agreement between BGM FASt and the standard BGM, with BGM FASt being $\approx 10^4$ times faster. By analysing Tycho-2 data we obtain a thin disc star formation history decreasing in time and a present rate of $1.2 \pm 0.2 M_\odot/yr$. The resulting total stellar mass density in the Solar Neighbourhood is $0.051_{-0.005}^{+0.002} M_\odot/pc^3$ and the local dark matter density is $0.012 \pm 0.001 M_\odot/pc^3$. For the composite IMF we obtain a slope of $α_2={2.1}_{-0.3}^{+0.1}$ in the mass range between $0.5 M_\odot$ and $1.53M_\odot$. The results of the slope at the high mass range are trustable up to $4M_\odot$ and highly depend on the choice of the extinction map (obtaining $α_3={2.9}_{-0.2}^{+0.2}$ and $α_3={3.7}_{-0.2}^{+0.2}$ respectively, for two different extinction maps). Systematic uncertainties are not included. Conclusions: The good performance of BGM FASt demonstrates that it is a very valuable tool to perform multi-parameter inference using Gaia data releases.

研究の動機と目的

• 従来の銀河シミュレーションコードを用いた場合に生じる、銀河モデルにおける大規模パラメータ空間の探索における計算ボトルネックを解消すること。
• ビッグデータプラットフォームに適した、スケーラブルで高性能な、銀河の近似シミュレーション用フレームワークを構築すること。
• 観測データを用いて、太陽系近傍における初期質量関数（IMF）、星形成歴（SFH）、星の質量密度を同時に推論すること。
• 標準BGMシミュレーションおよび実際のTycho-2データを用いて、フレームワークの精度と効率を検証すること。

提案手法

• BGM FAStフレームワークは、事前にサンプリングされた標準BGMシミュレーションに再重み付けスキームを適用することで、高速な近似シミュレーションを生成する。
• 銀河内の星の分布関数が解析的表現で記述可能であると仮定することで、パラメータ空間の効率的探索が可能になる。
• スケーラビリティを実現するため、分散コンピューティングにApache SparkとHadoopを活用する。
• 合成色-等級図（CMD）と観測されたTycho-2データを比較するために、近似ベイズ推論（ABC）が用いられ、事後分布が推定される。
• IMF、SFH、密度則のパラメータ化に柔軟性をもたせ、非パラメトリック形式も含む。
• 新しいモデルパラメータに基づいて、方程式（35）を用いて重みを計算し、完全な再シミュレーションを回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ビッグデータプラットフォームを活用して、銀河モデルのマルチパラメータ推論を高速かつスケーラブルに実行できるフレームワークを開発できるか？
• RQ2 Tycho-2データを用いた場合、太陽系近傍における初期質量関数（IMF）、星形成歴（SFH）、星の質量密度の事後制約は何か？
• RQ3 3次元の消光マップの選択が、高質量領域におけるIMFの傾きにどのように影響を与えるか？
• RQ4 標準BGMに比べ10⁴倍の高速化を達成した際、BGM FAStフレームワークはどれほど高い精度を維持できるか？
• RQ5 このフレームワークは、非パラメトリックなSFHやより複雑なIMFのパラメータ化に拡張可能か？

主な発見

• BGM FAStフレームワークは、標準BGMコードに比べて約10⁴倍の高速化を達成した一方で、検証テストにおいて優れた一致を示した。
• 太陽系近傍における現在の星形成率は、使用した消光マップに依存せず1.2±0.2 M⊙/yrに制約された。
• 太陽系近傍における全星の体積質量密度は0.051⁻⁰.⁰⁰⁵⁺⁰.⁰⁰² M⊙/pc³であり、局所的なダークマター密度は0.012±0.001 M⊙/pc³である。
• 0.5–1.53 M⊙範囲におけるIMFの傾きはα₂=2.1⁻⁰.³⁺⁰.¹であり、これは3σ水準でSalpeter IMFとは不一致である。
• 高質量領域（4 M⊙）におけるIMFの傾きは、消光マップの選択に極めて敏感であり、Stilismマップではα₃=2.9⁻⁰.²⁺⁰.²、Drimmelマップではα₃=3.7⁻⁰.²⁺⁰.²が得られ、両者ともSalpeterより急である。
• 薄いディスクの径方向スケール長は poorly constrained であり（2151⁻²⁴⁷⁺⁴²¹ pc）、SFHの減衰 timescale γ は、Drimmelマップではγ=0.09⁻⁰.²⁺⁰.³、Stilismマップではγ=0.14⁻⁰.²⁺⁰.³であった。形状が異なるにもかかわらず、現在のSFRは一貫している。