Calibration Concordance for Astronomical Instruments via Multiplicative Shrinkage
Calibration Concordance for Astronomical Instruments via Multiplicative Shrinkage
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通过乘法收缩对天文仪器进行校准一致性
DOI：
10.1080/01621459.2018.1528978
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发表时间：
2018
影响因子：
3.7
通讯作者：
Kashyap, Vinay L.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Yang;Meng, Xiao-Li;Wang, Xufei;van Dyk, David A.;Marshall, Herman L.;Kashyap, Vinay L.
校准数据通常是通过使用多种仪器同时观测几个众所周知的物体来获得的，如用于测量天文源的卫星。当物理源模型没有得到很好的理解时，当“已知”物理量存在不确定性时，或当数据质量因无法充分量化而变化时，分析这些数据并在各种仪器之间取得适当的一致性是具有挑战性的。此外，模型参数的数量随着仪器数量和源数量的增加而增加。因此，仪器的一致性要求对平均信号、固有源差异和测量误差进行仔细建模。在这篇文章中，我们提出了一个对数正态模型和一个更一般的对数t模型，尊重乘法性质的平均信号通过半方差调整，但允许不完善的平均建模被吸收的残差方差。我们在特殊情况下以功率收缩的形式提出了解析解，并为一般情况开发了可靠的马尔可夫链蒙特卡罗算法，这两种算法都可以在Python模块CalConcordance中找到。我们将我们的方法应用到几个数据集，包括观测的活动星系核（AGN）和光谱线发射的组合从超新星遗迹E0102，获得了各种X射线望远镜，如钱德拉，XMM-牛顿，朱雀，和斯威夫特。这些数据是由国际天文学高能校准联合会汇编的。我们证明，我们的方法提供了有益的和实用的指导天体物理学家调整仪器之间的分歧时。本文的补充材料，包括可用于复制作品的材料的标准化描述，可作为在线补充。
Calibration data are often obtained by observing several well-understood objects simultaneously with multiple instruments, such as satellites for measuring astronomical sources. Analyzing such data and obtaining proper concordance among the instruments is challenging when the physical source models are not well understood, when there are uncertainties in “known” physical quantities, or when data quality varies in ways that cannot be fully quantified. Furthermore, the number of model parameters increases with both the number of instruments and the number of sources. Thus, concordance of the instruments requires careful modeling of the mean signals, the intrinsic source differences, and measurement errors. In this article, we propose a log-Normal model and a more general log-tmodel that respect the multiplicative nature of the mean signals via a half-variance adjustment, yet permit imperfections in the mean modeling to be absorbed by residual variances. We present analytical solutions in the form of power shrinkage in special cases and develop reliable Markov chain Monte Carlo algorithms for general cases, both of which are available in the Python moduleCalConcordance. We apply our method to several datasets including a combination of observations ofactive galactic nuclei(AGN) and spectral line emission from thesupernova remnantE0102, obtained with a variety of X-ray telescopes such asChandra, XMM-Newton,Suzaku, andSwift. The data are compiled by theInternational Astronomical Consortium for High Energy Calibration. We demonstrate that our method provides helpful and practical guidance for astrophysicists when adjusting for disagreements among instruments. Supplementary materials for this article, including a standardized description of the materials available for reproducing the work, are available as an online supplement.
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