Jian-Jun Song

极质量比旋近（EMRI）的贝叶斯参数推断长期依赖以真实参数为中心的窄先验或近真值初始化的马尔可夫链，而真实观测拿不到这些信息。一种深度学习辅助框架先用神经网络从数据中给出近似后验并据此收缩搜索区域，再由粒子群优化找到高似然起点，最后分阶段做马尔可夫链蒙特卡洛采样。在两个无噪声的六个月模拟信号上，所得后验与近真值初始化的参考分析接近，网络训练完成后每个信号约需十小时。

极质量比旋近（EMRI）的贝叶斯参数推断长期依赖以真实参数为中心的窄先验或近真值初始化的马尔可夫链，而真实观测拿不到这些信息。一种深度学习辅助框架先用神经网络从数据中给出近似后验并据此收缩搜索区域，再由粒子群优化找到高似然起点，最后分阶段做马尔可夫链蒙特卡洛采样。在两个无噪声的六个月模拟信号上，所得后验与近真值初始化的参考分析接近，网络训练完成后每个信号约需十小时。