Nii: a Bayesian orbit retrieval code applied to differential astrometry
Nii: a Bayesian orbit retrieval code applied to differential astrometry
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Nii：应用于微分天体测量的贝叶斯轨道检索代码
DOI：
10.1093/mnras/stab3317
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Jianghui Ji
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Sheng Jin;Xiaojian Ding;Su Wang;Yao Dong;Jianghui Ji
在这里，我们提出了一个基于 Python 的开源贝叶斯轨道检索代码 (Nii)，它实现了自动并行调节马尔可夫链蒙特卡罗 (APT-MCMC) 策略。 Nii 提供了一个模块来模拟搜索系外行星的天基天体测量任务的观测，使用多个参考星进行差分天体测量的信号提取过程，以及使用 APT-MCMC 的轨道参数检索框架。我们通过对应单行星系统和双行星系统的两个例子进一步验证了代码的轨道反演能力。在这两种情况下，都可以实现后验概率分布的有效收敛。虽然该代码专门关注微分天体测量的轨道参数检索问题，但 Nii 也可以广泛用于其他贝叶斯分析应用。
Here we present an open source Python-based Bayesian orbit retrieval code (Nii) that implements an automatic parallel tempering Markov chain Monte Carlo (APT-MCMC) strategy. Nii provides a module to simulate the observations of a space-based astrometry mission in the search for exoplanets, a signal extraction process for differential astrometric measurements using multiple reference stars, and an orbital parameter retrieval framework using APT-MCMC. We further verify the orbit retrieval ability of the code through two examples corresponding to a single-planet system and a dual-planet system. In both cases, efficient convergence on the posterior probability distribution can be achieved. Although this code specifically focuses on the orbital parameter retrieval problem of differential astrometry, Nii can also be widely used in other Bayesian analysis applications.