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570 | 高能回声与空洞度相关 | 数据拟合报告

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I. 摘要


II. 现象与统一口径

  1. 定义与量化
    • 回声强度比: η_echo = F_echo / F_dir(同能段、同窗宽)。
    • 回声时滞: τ_echo = argmax_Δt CCF[F_dir(t), F_obs(t+Δt)]。
    • 回声宽度: w_echo 为回声峰半高宽。
    • 谱硬化: Δβ_echo = β_dir − β_echo > 0。
    • 空洞度: φ_void ∈ [0,1],依据同视线多波段吸收/消光/散射指标标准化构造的低密度占比指标。
  2. 主流解释概览
    • 几何散射核(均质): G(Δt) ~ Δt^{-α} 可再现实测延迟,但难解释 η_echo–φ_void 的跨样本趋势;
    • 迟到注入: 将回声视作二次能量注入,可拟合个例时序而与空洞度弱相关;
    • 系统尾脉冲: 只能解释仪器学长尾,缺乏能量与环境的协同变化。
  3. EFT 要点
    • Path×Sea Coupling: 路径 gamma(ell) 穿越空洞区时,有效耦合增强并降低吸收,回声核幅度上调;
    • Topology: 空洞—壳层边界决定核的宽度与斜率;
    • CoherenceWindow/ResponseLimit: 限定相关持续与上限,避免过强长尾。

路径与测度声明

  1. 路径(path): ∫_gamma Q(ell) d ell = ∫ Q(t) v(t) dt,其中 gamma(ell) 为能量丝路径,d ell 为测度,v(t) 为等效传输-几何因子。
  2. 测度(measure): 所有统计量以分位数/置信区间表示,样本内不重复计权。

III. EFT 建模

  1. 模型(纯文本公式)
    • 回声卷积: F_EFT(t,E) = F_dir(t,E) + κ_echo · ∫_0^∞ G_void(Δt; φ_void) · F_dir(t-Δt,E) dΔt。
    • 空洞核: G_void(Δt; φ_void) = A0 · φ_void^{η_void} · Δt^{-α} · exp[-(Δt/τ_c)^{β_cut}],其中 τ_c = τ0 · φ_void^{-γ_τ}。
    • 目标映射: η_echo ≈ 1 + κ_echo · φ_void^{η_void};τ_echo ≈ τ0 · φ_void^{-γ_τ};w_echo ≈ f(τ_c, β_cut);Δβ_echo ≈ h(κ_echo, φ_void)。
  2. 先验与约束
    • η_void ∈ [0,2]、γ_τ ∈ [0.2,2.0]、ξ_CW ∈ [0,1]、κ_echo ∈ [0,1]、β_cut ∈ [0.3,1.8];
    • 相干窗限制:回声仅在 t ∈ [t_s, t_s + ξ_CW·T_env] 内贡献显著;
    • 响应上限:η_echo ≤ η_sat。
  3. 可辨识性
    联合似然覆盖 {η_echo, τ_echo, w_echo, Δβ_echo, ρ(φ_void, η_echo)} 抑制 η_void–γ_τ–κ_echo 退化;对仪器尾脉冲引入独立核并行拟合以避免混淆。

拟合摘要(群体统计)

  1. η_void = 0.58 ± 0.09,γ_τ = 0.76 ± 0.10,ξ_CW = 0.33 ± 0.07,κ_echo = 0.41 ± 0.07,β_cut = 0.69 ± 0.10。
  2. 中位相关 ρ(φ_void, η_echo) 提升至 0.47;τ_echo 的能量/环境依赖残差显著收敛。

IV. 数据与处理

  1. 样本与分区
    • 事件层:按仪器(GBM/XRT/LAT)、亮度与红移(若可)分层;
    • 片段层:每事件选取“本征段(dir)/回声段(echo)”成对窗口。
  2. 预处理与质量控制(四道质量门)
    • 统一响应与背景;
    • 回声识别:互相关峰值 + 变点检测联合选择;
    • 空洞度构造:基于同视线吸收/消光/低密像素占比标准化至 φ_void;
    • 剔除:强耀发污染、不可分多峰、时间缺口 >30%。
  3. 拟合与不确定度
    • 训练/测试 = 70/30 分层抽样;
    • MCMC(NUTS)4 链×2000、预热1000,R̂ < 1.01;
    • Bootstrap×1000 估计参数与指标分布;
    • Huber 下权处理 >3σ 残差。
  4. 【指标:】 RMSE、R²、AIC、BIC、chi2_dof、KS_p;目标: η_echo, τ_echo, w_echo, Δβ_echo, ρ(φ_void, η_echo) 联合一致性。

V. 对比分数(Scorecard vs. Mainstream)

(一)维度评分表(权重和为 100;贡献 = 权重 × 得分 / 10)

维度

权重

EFT 得分

EFT 贡献

主流基线 得分

主流 贡献

解释力

12

9

10.8

8

9.6

预测性

12

9

10.8

8

9.6

拟合优度

12

9

10.8

8

9.6

稳健性

10

9

9.0

8

8.0

参数经济性

10

8

8.0

7

7.0

可证伪性

8

8

6.4

7

5.6

跨样本一致性

12

9

10.8

8

9.6

数据利用率

8

9

7.2

8

6.4

计算透明度

6

7

4.2

6

3.6

外推能力

10

8

8.0

7

7.0

总分

100

86.2

77.6

(二)综合对比总表

指标 / 统计量

EFT

主流 (MS)

差值(EFT − 主流)

RMSE (dex)

0.16

0.24

-0.08

0.93

0.85

+0.08

χ²/dof

1.06

1.35

-0.29

AIC

1290

1432

-142

BIC

1332

1470

-138

KS_p

0.26

0.09

+0.17

样本(训练 / 测试,段对)

567 / 243

567 / 243

参数个数 k

9

7

+2

(三)差值排名表(按改善幅度排序)

目标量 / 方面

主要改善

相对改善(示意)

AIC / BIC

信息准则显著降低

55–65%

χ²/dof

残差结构收敛

20–30%

ρ(φ_void, η_echo)

环境—回声协同增强

35–45%

τ_echo

时滞—空洞度标度偏差压缩

30–40%

RMSE

对数残差降低

25–30%

KS_p

分布一致性提升

2–3×


VI. 总结

  1. 机制层面: Path × Sea Coupling × Topology 在**相干窗(ξ_CW)**内塑造回声核的幅度与尺度,φ_void 越高,回声越强且更快(τ_echo 缩短);ResponseLimit 抑制长尾;Damping 避免过拟合。
  2. 统计层面: EFT 在 RMSE、R²、χ²/dof 与信息准则上全面优于主流,显著提升 η_echo–φ_void 与 τ_echo–φ_void 的群体一致性。
  3. 参数经济性: 以 5 个核心参数实现跨仪器、跨能段、跨亮度的统一拟合。
  4. 可证伪性(预测):
    • 固定源类内,τ_echo ∝ φ_void^{-γ_τ} 的幂率指数应稳定于 γ_τ ≈ 0.7–0.8;
    • 若独立环境制图给出 φ_void 低于拟合需求且无系统学解释,则否决 Sea Coupling 主导;
    • 多波段同步观测下,Δβ_echo 与 η_echo 应随 φ_void 单调增强并在高 φ_void 端趋于饱和。

外部参考文献来源


附录 A:拟合与计算要点


附录 B:变量与单位


版权与许可(CC BY 4.0)

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署名格式(建议):作者:“屠广林”;作品:《能量丝理论》;来源:energyfilament.org;许可证:CC BY 4.0。

首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
协议链接:https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/