AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · জ্যোতির্বিজ্ঞান ও মহাকাশ · arXiv · 2026-10-26

ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে Hyper Suprime-Cam Wide Survey-এর ১ কোটি গ্যালাক্সির সম্পূর্ণ মাল্টি-ব্যান্ড কাঠামোগত বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ

মূল শিরোনাম: Complete Multi-Band Structural Characterization for 10 Million Galaxies in the Hyper Suprime-Cam Wide Survey using Deep Learning

গ্যালাক্সির গঠন তরঙ্গদৈর্ঘ্যভেদে পরিবর্তিত হয় বলে লেখকেরা GAMPEN বেয়েসিয়ান ডিপ-লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে HSC-SSP Wide জরিপের প্রায় ১ কোটি গ্যালাক্সির জন্য g, r ও i ব্যান্ডে বাল্জ-টু-টোটাল আলোর অনুপাত, কার্যকর ব্যাসার্ধ এবং ফ্লাক্স অনুমান করেছেন। একক ব্যান্ডে প্রশিক্ষিত মডেলগুলোকে প্রায় ০.৫% ডেটার ওপর ট্রান্সফার লার্নিংয়ের মাধ্যমে নতুন ব্যান্ডের উপযোগী করা হয়েছে, এবং পশ্চাদ্বর্তী বণ্টনগুলো ভালোভাবে ক্যালিব্রেটেড ছিল, গড় বিচ্যুতি প্রায় ৬%-এর কম। z ≳ 0.5-এ g-ব্যান্ডের ফলাফল উল্লেখযোগ্যভাবে খারাপ হয়েছে এবং তাই প্রকাশ্য ক্যাটালগ থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →