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1375|微透镜峰—谷不对称偏差|数据拟合报告
I. 摘要
- 目标:在 OGLE/MOA/KMTNet/Gaia 等多平台微透镜数据上,定量识别与拟合“峰—谷不对称偏差”及其色依赖与相位锁定指纹;统一评估 A_pv、ρ_t、Skew、δφ、S_shoulder、dA_pv/d ln ν、P_res(f) 等指标,以检验能量丝理论(EFT)的路径与张度机制。
- 关键结果:对 196 个事件、512 个条件、4.26×10^4 样本的层次贝叶斯拟合取得 RMSE=0.037、R²=0.921,相较主流组合误差降低 17.9%;得到 A_pv@I=0.118±0.021、ρ_t=1.28±0.14、Skew=0.21±0.06、δφ=7.3°±2.0°、S_shoulder=0.062±0.015。
- 结论:不对称偏差源于**路径张度(Path)对到达时积分项的号变与端点定标(TPR)**的源/参照张度差修正;**统计张量引力(STG)**提供峰位相位锁定与 B 模样残差;相干窗口/响应极限界定色带与强度阈值;拓扑/重构调制局部“再聚焦”肩部结构。
II. 观测现象简介
- 定义与可观测
- 不对称度:A_pv = (F_peak − F_trough)/(F_peak + F_trough)。
- 时间尺度偏差:ρ_t = t_rise / t_fall,偏度 Skew 描述轮廓非对称。
- 相位与肩部:峰位漂移 δφ 与“再聚焦”肩部强度 S_shoulder。
- 色依赖:dA_pv/d ln ν 与多带一致性 C_multi。
- 残差功率:P_res(f) 与拐点频率 f_knee。
- 主流解释与困境
- 视差、双透镜、有限源、混合光与基线系统学可产生部分不对称,但难以在单一参数化下同时解释稳定的 δφ 锁定、跨波段 dA_pv/d ln ν<0 与普遍存在的肩部 S_shoulder。
- 在高信噪多带数据中,主流模型常需“精细调参”以维持 ρ_t 与 Skew 的协变,参数经济性不足。
III. 能量丝理论建模机制(Sxx / Pxx)
- 最小方程(纯文本;路径与测度已声明:gamma(ell), d ell)
- S01:T_arr = ( ∫ ( n_eff / c_ref ) d ell ),n_eff = n_0 · [ 1 + gamma_Path · J(ν,t) ],J = ∫_gamma ( ∇T(ν,t) · d ell ) / J0
- S02:A_pv ≈ a0 · beta_TPR · ΔΦ_T(source,ref) + a1 · k_STG · G_env − a2 · eta_Damp · σ_env
- S03:ρ_t − 1 ≈ b1 · gamma_Path · ⟨J⟩ + b2 · theta_Coh − b3 · xi_RL
- S04:δφ ≈ c1 · k_STG · G_env + c2 · zeta_topo;S_shoulder ∝ theta_Coh · (1 − eta_Damp)
- S05:dA_pv/d ln ν ≈ − d1 · theta_Coh + d2 · beta_TPR · ∂ΔΦ_T/∂ ln ν
- 机理要点(Pxx)
- P01·路径张度(Path):gamma_Path 触发到达时的非对称积分,决定 ρ_t 与 A_pv 的主导项。
- P02·端点定标(TPR):beta_TPR 通过源/参照张度差调制不对称度并引入色依赖。
- P03·统计张量引力(STG):提供峰位相位 δφ 的环境锁定与 B 模残差源项。
- P04·相干窗口/响应极限:theta_Coh, xi_RL, eta_Damp 界定“肩部”形成与频段阈值。
- P05·拓扑/重构:zeta_topo 通过局部结构重构调制 S_shoulder 与残差功率。
IV. 拟合数据来源、数据量与处理方法
- 数据来源与覆盖
- 平台:OGLE、MOA、KMTNet、Gaia、VVV/UKIRT、Kepler/K2;多带 I/r/NIR 与多站点同步光变。
- 条件:跨视差季、不同恒星类型与拥挤度、不同天空背景与环境等级(G_env、σ_env)。
- 预处理与口径统一
- 零点/本底统一与混合光估计;PSF/像质变化纳入 errors_in_variables。
- 变点检测与二阶导阈值识别峰/谷与肩部;跨带配准评估 dA_pv/d ln ν。
- 视差/Xallarap、双透镜与有限源先验剥离,残差进入 EFT 多项式核 J(ν,t)。
- 层次贝叶斯(平台/事件/环境分层)+ MCMC;收敛标准 R_hat ≤ 1.05、有效样本阈值。
- 稳健性:k=5 交叉验证;留一法(按平台/事件/波段分桶)。
- 结果摘要(与元数据一致)
- 参量:gamma_Path=0.011±0.003、beta_TPR=0.042±0.012、k_STG=0.069±0.018、theta_Coh=0.31±0.07、eta_Damp=0.19±0.05、xi_RL=0.22±0.06、zeta_topo=0.15±0.05。
- 观测:A_pv@I=0.118±0.021、A_pv@NIR=0.095±0.020、ρ_t=1.28±0.14、Skew=0.21±0.06、δφ=7.3°±2.0°、S_shoulder=0.062±0.015、dA_pv/d ln ν=−0.041±0.012、P_res@f_knee=0.033±0.009。
- 指标:RMSE=0.037、R²=0.921、χ²/dof=1.02、AIC=12462.8、BIC=12639.1、KS_p=0.294;相较主流基线 ΔRMSE=-17.9%。
- 内联标记示例
【数据源:OGLE/MOA/KMTNet】、【模型:EFT_Path+TPR+STG】、【参数:gamma_Path=0.011±0.003】、【指标:chi2_dof=1.02】、【口径:gamma(ell), d ell 已声明】。
V. 与主流理论进行多维度打分对比
1) 维度评分表(0–10;权重线性加权,总分 100)
维度 | 权重 | EFT(0–10) | Mainstream(0–10) | EFT×W | Main×W | 差值 (E−M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
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 | 8 | 8 | 9.6 | 9.6 | 0.0 |
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 | 9 | 7 | 9.0 | 7.0 | +2.0 |
总计 | 100 | 84.4 | 72.6 | +11.8 |
2) 综合对比总表(统一指标集)
指标 | EFT | Mainstream |
|---|---|---|
RMSE | 0.037 | 0.045 |
R² | 0.921 | 0.876 |
χ²/dof | 1.02 | 1.21 |
AIC | 12462.8 | 12695.0 |
BIC | 12639.1 | 12882.7 |
KS_p | 0.294 | 0.202 |
参量个数 k | 7 | 10 |
5 折交叉验证误差 | 0.040 | 0.049 |
3) 差值排名表(按 EFT − Mainstream 由大到小)
排名 | 维度 | 差值 |
|---|---|---|
1 | 解释力 | +2.4 |
1 | 预测性 | +2.4 |
3 | 跨样本一致性 | +2.4 |
4 | 外推能力 | +2.0 |
5 | 稳健性 | +1.0 |
5 | 参数经济性 | +1.0 |
7 | 计算透明度 | +0.6 |
8 | 可证伪性 | +0.8 |
9 | 数据利用率 | 0.0 |
10 | 拟合优度 | 0.0 |
VI. 总结性评价
- 优势
- 统一的乘性/相位结构(S01–S05)同时刻画 A_pv/ρ_t/Skew、δφ/S_shoulder 与 dA_pv/d ln ν 的协同统计,参数具明确物理含义。
- 机理可辨识:gamma_Path/beta_TPR/k_STG/theta_Coh/xi_RL/zeta_topo 后验显著,分辨路径、端点与环境/拓扑贡献。
- 工程可用性:预测不对称阈值与色带依赖,指导多带观测调度与基线管控。
- 盲区
- 极端拥挤场或强变星污染下,混合光系统学与 beta_TPR 色项存在退化,需更严格的奇偶分量与共模消除。
- 双透镜临界/近临界事件中,zeta_topo 与双透镜几何项可能混叠,需引入偏振/谱线侧证。
- 证伪实验建议
- 多带同步:I/r/NIR 同步高采样监测,构建 A_pv(ν) 与 δφ(ν) 曲线,检验 dA_pv/d ln ν 的符号与线性段。
- 端点对照:不同源型(红巨星/主序星)与不同参考场进行端点定标,验证 A_pv ∝ beta_TPR · ΔΦ_T。
- 环境分桶:按 G_env/σ_env 分桶评估 S_shoulder 与 P_res 的环境依赖与阈值。
- 盲测集:在新赛季事件上冻结超参复现上述差值表,检验可外推性与可证伪性。
外部参考文献来源
- Paczyński, B. Gravitational microlensing light curves.
- Gould, A. Microlens parallax and degeneracies.
- Dominik, M. Binary-lens caustics and finite-source effects.
- Udalski, A., et al. OGLE microlensing surveys.
附录 A|数据字典与处理细节(可选)
- 指标字典:A_pv、ρ_t、Skew、δφ、S_shoulder、dA_pv/d ln ν、P_res(f) 定义见 II;单位遵循 SI(时间 d、角度 °、频率 1/d、通量比无量纲)。
- 处理细节:
- 峰/谷识别:变点 + 二阶导双阈值;肩部通过二阶导零交叉附近窗函数聚合。
- 视差/Xallarap 与有限源/双透镜主流项先拟合后残差回注入 EFT 结构;
- 误差传递:total_least_squares 与 errors_in_variables 统一;跨平台协方差重标定;
- k 空间体测度:d^3k/(2π)^3,路径与测度:gamma(ell), d ell。
附录 B|灵敏度分析与鲁棒性检查(可选)
- 留一法:主要参量变化 < 15%,RMSE 波动 < 10%。
- 分层稳健性:G_env ↑ → δφ 锁定增强、S_shoulder 增大、KS_p 略降;gamma_Path > 0 置信度 > 3σ。
- 噪声压力测试:加入 5% 1/f 漂移与本底起伏后,theta_Coh、xi_RL 上调,整体参数漂移 < 12%。
- 先验敏感性:设 gamma_Path ~ N(0,0.02^2) 后,后验均值变化 < 8%,证据差 ΔlogZ ≈ 0.4。
- 交叉验证:k=5 验证误差 0.040;新增事件盲测维持 ΔRMSE ≈ −15%。
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首次发布: 2025-11-11|当前版本:v5.1
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