[论文解读] 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 11

一句话总结

该论文提出BGM FASt，一种基于Besançon银河系模型的快速、支持大数据的框架，通过预采样模拟的重加权和近似贝叶斯计算，同时推断太阳邻近区域的初始质量函数（IMF）、恒星形成历史（SFH）和恒星密度。该方法相比标准BGM实现约10⁴倍加速，得出当前恒星形成速率为1.2±0.2 M⊙/yr，总恒星密度为0.051⁻⁰.⁰⁰⁵⁺⁰.⁰⁰² M⊙/pc³，0.5–1.53 M⊙范围内IMF斜率为α₂=2.1⁻⁰.³⁺⁰.¹。

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.

研究动机与目标

• 为解决使用传统银河系模拟代码在探索银河系建模中大规模参数空间时的计算瓶颈问题。
• 开发一种可扩展、高性能的框架，用于在大数据平台上的快速近似银河系模拟。
• 利用观测数据，实现对太阳邻近区域初始质量函数（IMF）、恒星形成历史（SFH）和恒星质量密度的同步推断。
• 通过与标准BGM模拟和真实的Tycho-2数据对比，验证框架的准确性和效率。

提出的方法

• BGM FASt框架对预采样、标准的BGM模拟应用重加权方案，生成快速近似模拟。
• 假设银河系中的恒星分布函数可用解析表达式描述，从而实现高效的参数空间探索。
• 该方法利用Apache Spark和Hadoop进行分布式计算，实现在大数据基础设施上的可扩展性。
• 采用近似贝叶斯计算（ABC）将合成的颜色-星等图（CMD）与观测的Tycho-2数据进行比较，以推断后验分布。
• 该框架支持对IMF、SFH和密度律的灵活参数化，包括非参数形式。
• 使用公式（35）计算权重，基于新模型参数对预采样模拟进行重加权，避免完整重模拟。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否开发一种快速、可扩展的框架，利用大数据平台对银河系模型实现多参数推断？
• RQ2 利用Tycho-2数据，初始质量函数（IMF）、恒星形成历史（SFH）和太阳邻近区域恒星质量密度的后验约束为何？
• RQ3 三维消光图的选择如何影响高恒星质量下IMF斜率的推断？
• RQ4 BGM FASt框架在实现相比标准BGM 10⁴倍加速的同时，其准确性在多大程度上得以保持？
• RQ5 该框架能否扩展至非参数化的SFH和更复杂的IMF参数化形式？

主要发现

• BGM FASt框架在验证测试中与标准BGM保持极佳一致，同时实现约10⁴倍加速。
• 太阳邻近区域当前恒星形成速率被约束为1.2±0.2 M⊙/yr，该结果与所用消光图无关。
• 太阳邻近区域总恒星体质量密度为0.051⁻⁰.⁰⁰⁵⁺⁰.⁰⁰² M⊙/pc³，本地暗物质密度为0.012±0.001 M⊙/pc³。
• 0.5–1.53 M⊙范围内的IMF斜率为α₂=2.1⁻⁰.³⁺⁰.¹，与Salpeter IMF在3σ水平上不一致。
• 高恒星质量下（4 M⊙）的IMF斜率对消光图高度敏感，分别得到α₃=2.9⁻⁰.²⁺⁰.²（Stilism）和α₃=3.7⁻⁰.²⁺⁰.²（Drimmel），两者均比Salpeter更陡。
• 薄盘的径向标长受限较弱（2151⁻²⁴⁷⁺⁴²¹ pc），而SFH衰减 timescale γ 为 γ=0.09⁻⁰.²⁺⁰.³（Drimmel）和 γ=0.14⁻⁰.²⁺⁰.³（Stilism），尽管形状不同，当前SFR结果一致。