利用流匹配和神经重要性抽样推断系外行星的大气特性
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大气检索通过估计观测光谱中的大气参数来表征外行星，通常将其作为贝叶斯推断问题来解决。我们探索了基于流匹配后验估计（FMPE）的机器学习方法用于大气检索，并发现在这种情况下，它比神经后验估计（NPE）更准确，但比嵌套采样方法的准确性稍低。我们将 FMPE 和 NPE...
基于流匹配后验估计（FMPE）的机器学习方法比神经后验估计（NPE）更准确，但比嵌套采样方法稍低。将FMPE和NPE与重要性采样相结合，准确性和模拟效率均优于嵌套采样。基于仿真和基于似然的重要性采样提供了准确高效的大气检索框架，可用于分析现有望远镜的观测数据和新任务的开发。
