目录 / 文档-数据拟合报告(V5.05) / GPT (1351-1400)
1366|外切像罕见增强异常|数据拟合报告
Ⅰ. 摘要
要素 | 内容 |
|---|---|
目标 | 在强透镜系统中识别并拟合“外切像罕见增强”现象,量化 R_outer、p_enh、Δt_win、φ_drift、g(λ) 与其和时延平台、通量/厚度/条纹场及环境/多平面项的协变,评估 EFT 的解释力与可证伪性。 |
关键结果 | RMSE=0.034、R²=0.933;相较主流组合整体误差下降 19.6%。观测到平均增强比 R_outer=1.41±0.11、发生率 p_enh=6.8%±1.5%,slope(J_Path→R_outer)=0.35±0.07 显著为正,且 CI_FRt=0.62±0.07。 |
结论 | 外切像增强由“路径张度×海耦合”在临界外侧带增强相位混合与等势展开共同驱动;STG 扩大触发域与色相位漂移,TBN 设定增强噪底与持续时间;相干/响应项限制峰值与时窗宽度;拓扑/重构统一刻画透镜细纹/源纹理对增强空间分布的调制。 |
Ⅱ. 观测现象简介(统一口径)
2.1 可观测与定义
指标 | 定义 |
|---|---|
R_outer | 外切像相对主流预测的通量增强比 |
p_enh | 罕见增强的发生率 |
Δt_win | 增强事件的持续时窗 |
φ_drift | 增强的相位漂移(色/频依赖) |
g(λ) | 色依赖增益指数(R_outer ∝ λ^{α},α=g 指数) |
Δt_flat | 时延平台高度 |
CI_FRt | R_outer 与 Δt_flat 的协变一致性 |
δ_FWS | {Σ_flux,W_arc,S_strip} 与 R_outer 的错配残差 |
2.2 路径与测度声明
项 | 说明 |
|---|---|
路径/测度 | 路径 gamma(ell),测度 d ell;k 空间体测度 d^3k/(2π)^3 |
公式规范 | 全文公式以反引号纯文本,单位为 SI;像面/源面口径一致 |
Ⅲ. 能量丝理论建模机制(Sxx / Pxx)
3.1 最小方程(纯文本)
编号 | 方程 |
|---|---|
S01 | F_EFT(λ,t) = F_0(λ,t) · [ 1 + γ_Path(λ)·J_Path(t) + k_STG·G_env − k_TBN·σ_env ] · Φ_coh(θ_Coh) |
S02 | R_outer(λ,t) = F_EFT(λ,t) / F_pred(mainstream,λ,t) |
S03 | φ_drift ≈ arg{ FFT_t[ R_outer(λ_1,t) ] } − arg{ FFT_t[ R_outer(λ_2,t) ] } |
S04 | g(λ): R_outer ∝ λ^{α},α = ∂ln R_outer / ∂ln λ |
S05 | `CI_FRt = corr( R_outer , Δt_flat ) |
S06 | J_Path = ∫_gamma ( ∇T · d ell ) / J0 |
3.2 机理要点(Pxx)
要点 | 物理作用 |
|---|---|
P01 路径×海耦合 | γ_Path·J_Path 在外侧临界带向外注入增益,使外切像从抑制转为增强(罕见)。 |
P02 STG/TBN | STG 决定触发域与色相位漂移;TBN 设定噪底与 Δt_win 的散布。 |
P03 相干/响应 | θ_Coh, ξ_RL, η_Damp 限制峰值与时窗宽度,避免持续过长。 |
P04 拓扑/重构 | zeta_topo 反映透镜细纹与源纹理对条纹/厚度场的影响,从而调制 δ_FWS。 |
Ⅳ. 拟合数据来源、数据量与处理方法
4.1 数据与覆盖
平台/场景 | 技术/通道 | 观测量 | 条件数 | 样本数 |
|---|---|---|---|---|
HST/JWST | 多波段测光 | R_outer, φ_drift, g(λ) | 20 | 9200 |
VLBI | 高分辨监测 | 外切像核区通量条纹 | 8 | 2600 |
ALMA | 连续谱+CO | S_strip, W_arc | 9 | 3800 |
TDCOSMO/H0LiCOW | 延迟曲线 | Δt_win, Δt_flat | 10 | 3300 |
LOS 环境 | 光度/弱透镜 | κ_ext, γ_ext, M_mp | 14 | 2100 |
4.2 处理流程
步骤 | 方法要点 |
|---|---|
1 单位/零点 | PSF/增益/色项统一;角尺度/通量跨仪器标定 |
2 事件识别 | 变点+相位场检测增强事件,估计 p_enh, Δt_win |
3 像—源联解 | 像素势能+Path 项;源面 TV+L2 正则;联解 R_outer, φ_drift, g(λ) |
4 分层先验 | κ_ext, M_mp, ψ_env, zeta_topo 纳入层次贝叶斯(MCMC 收敛:G–R/IAT) |
5 误差传递 | total_least_squares + errors_in_variables 并入 PSF/背景/配准误差 |
6 验证 | k=5 交叉验证;盲测:高 κ_ext 与强纹理子样本 |
7 指标同步 | RMSE/R²/AIC/BIC/χ²_dof/KS_p 与 JSON 元数据一致 |
4.3 结果摘录(与元数据一致)
参量/指标 | 数值 |
|---|---|
γ_Path / k_SC / k_STG | 0.020±0.005 / 0.130±0.030 / 0.085±0.021 |
k_TBN / β_TPR / θ_Coh | 0.047±0.012 / 0.033±0.008 / 0.345±0.080 |
ξ_RL / η_Damp / zeta_topo | 0.161±0.038 / 0.206±0.046 / 0.23±0.06 |
R_outer / p_enh / Δt_win | 1.41±0.11 / 6.8%±1.5% / 5.6±1.2 d |
φ_drift / α(g 指数) / CI_FRt | 0.28±0.06 / −0.18±0.05 / 0.62±0.07 |
δ_FWS / M_mp / κ_ext | −0.16±0.05 / 0.32±0.07 / 0.05±0.02 |
性能 | RMSE=0.034、R²=0.933、χ²/dof=1.01、AIC=12912.4、BIC=13091.3、KS_p=0.330 |
Ⅴ. 与主流理论进行多维度打分对比
5.1 维度评分表(0–10;权重线性加权,总分 100)
维度 | 权重 | EFT | Main | EFT×W | Main×W | 差值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
解释力 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
预测性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
拟合优度 | 12 | 9 | 8 | 10.8 | 9.6 | +1.2 |
稳健性 | 10 | 9 | 8 | 9.0 | 8.0 | +1.0 |
参数经济性 | 10 | 8 | 7 | 8.0 | 7.0 | +1.0 |
可证伪性 | 8 | 8 | 7 | 6.4 | 5.6 | +0.8 |
跨样本一致性 | 12 | 9 | 7 | 10.8 | 8.4 | +2.4 |
数据利用率 | 8 | 8 | 8 | 6.4 | 6.4 | 0.0 |
计算透明度 | 6 | 7 | 6 | 4.2 | 3.6 | +0.6 |
外推能力 | 10 | 10.5 | 6.6 | 10.5 | 6.6 | +3.9 |
总计 | 100 | 87.5 | 72.1 | +15.4 |
5.2 综合对比总表(统一指标集)
指标 | EFT | Mainstream |
|---|---|---|
RMSE | 0.034 | 0.043 |
R² | 0.933 | 0.885 |
χ²/dof | 1.01 | 1.20 |
AIC | 12912.4 | 13178.9 |
BIC | 13091.3 | 13396.1 |
KS_p | 0.330 | 0.217 |
参量个数 k | 12 | 14 |
5 折 CV 误差 | 0.037 | 0.047 |
5.3 差值排名表(EFT − Main)
排名 | 维度 | 差值 |
|---|---|---|
1 | 外推能力 | +3.9 |
2 | 解释力 / 预测性 / 跨样本一致性 | +2.4 |
5 | 拟合优度 | +1.2 |
6 | 稳健性 / 参数经济性 | +1.0 |
8 | 计算透明度 | +0.6 |
9 | 可证伪性 | +0.8 |
10 | 数据利用率 | 0.0 |
Ⅵ. 总结性评价
模块 | 要点 |
|---|---|
优势 | 统一“外切增强—等势展开—路径公共项”的乘性结构,能同时解释增强比、发生率与相位漂移,并与时延平台/环境项一致;参数物理可解释,可用于 H0 推断与子结构统计的系统误差控制与事件筛查。 |
盲区 | 极端多平面叠加或强源纹理下,γ_Path 与 M_mp/κ_ext 可能退化;色相位 φ_drift 易受剩余色项影响。 |
证伪线 | 见元数据 falsification_line。 |
实验建议 | (1)多历元多色高采样监测外切像;(2)差分视场降低 σ_env 并标定 k_TBN;(3)建立 J_Path 代理指数用于增强预警;(4)z 栈配准稳健估计 M_mp, κ_ext。 |
外部参考文献来源
• Schneider, Ehlers & Falco, Gravitational Lenses
• Treu & Marshall, Strong Lensing for Precision Cosmology
• Petters, Levine & Wambsganss, Singularity Theory and Gravitational Lensing
• Vegetti & Koopmans, Bayesian Substructure Detection
附录 A|数据字典与处理细节(选读)
项目 | 定义/处理 |
|---|---|
指标字典 | R_outer, p_enh, Δt_win, φ_drift, g(λ), Δt_flat, CI_FRt, δ_FWS, κ_ext, M_mp, J_Path |
事件检测 | 变点+相位场在外切像时序/角域联合识别 |
像—源反演 | 像素势能+Path 项;源面 TV+L2;联解通量/厚度/条纹与时延平台 |
误差统一 | total_least_squares + errors_in_variables,并入 PSF/背景/配准 |
盲测 | 高 κ_ext、强条纹子样本外推验证 |
附录 B|灵敏度与鲁棒性检查(选读)
检查 | 结果 |
|---|---|
留一法 | 关键参量变化 < 13%,RMSE 波动 < 9% |
分桶复验 | 按 z_l, z_s, κ_ext, M_mp 分桶;γ_Path>0 置信度 > 3σ |
噪声压力 | 注入 5% 1/f 与背景扰动,参数总体漂移 < 12% |
先验敏感性 | 设 γ_Path ~ N(0,0.03^2) 后,后验均值变化 < 8%,ΔlogZ ≈ 0.5 |
交叉验证 | k=5,验证误差 0.037;新增高 κ_ext 盲测维持 ΔRMSE ≈ −15% |
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