A Fully Bayesian Approach For Inferring Physical Properties With Credibility Intervals From Noisy Astronomical Data
Maxime Vono
(1)
,
Javier R. Goicoechea
(2)
,
Pierre Gratier
(3)
,
Viviana Guzman
(4)
,
Annie Hughes
(5, 6)
,
Jouni Kainulainen
(7)
,
David Languignon
(8)
,
Jacques Le Bourlot
(9)
,
François Levrier
(10)
,
Harvey Listz
(11)
,
Karin I Öberg
(12)
,
Emeric Bron
(2)
,
Jan Orkisz
(13)
,
Nicolas Peretto
(14)
,
Jerome Pety
(13)
,
Antoine Roueff
(15)
,
Evelyne Roueff
(2)
,
Albrecht Sievers
(16)
,
Victor de Souza Magalhaes
(17)
,
Pascal Tremblin
(18)
,
Pierre Chainais
(3)
,
Franck Le Petit
(19)
,
Sébastien Bardeau
(13)
,
Sébastien Bourguignon
(20)
,
Jocelyn Chanussot
(21)
,
Mathilde Gaudel
(22)
,
Maryvonne Gerin
(2)
1
IRIT-SC -
Signal et Communications
2 LERMA - Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique
3 CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189
4 JAO - Joint ALMA Observatory
5 MPIA - Max-Planck-Institut für Astronomie
6 IRAP - Institut de recherche en astrophysique et planétologie
7 Chalmers University of Technology [Göteborg]
8 LUTH (UMR_8102) - Laboratoire Univers et Théories
9 LUTH (UMR_8102) - Laboratoire Univers et Théories
10 Astrophysique
11 NRAO - National Radio Astronomy Observatory
12 Umeå University = Umeå Universitet
13 IRAM - Institut de RadioAstronomie Millimétrique
14 School of Physics and Astronomy [Cardiff]
15 Université Paul Cézanne - Aix-Marseille 3
16 IRAM - Instituto de RadioAstronomía Milimétrica
17 IPAG - Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble
18 DAP - Département d'Astrophysique (ex SAP)
19 DAEC - Departement d'Astrophysique Extragalactique et de Cosmologie
20 LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
21 GIPSA-SIGMAPHY - GIPSA - Signal Images Physique
22 AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112) - Astrophysique Interprétation Modélisation
2 LERMA - Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique
3 CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189
4 JAO - Joint ALMA Observatory
5 MPIA - Max-Planck-Institut für Astronomie
6 IRAP - Institut de recherche en astrophysique et planétologie
7 Chalmers University of Technology [Göteborg]
8 LUTH (UMR_8102) - Laboratoire Univers et Théories
9 LUTH (UMR_8102) - Laboratoire Univers et Théories
10 Astrophysique
11 NRAO - National Radio Astronomy Observatory
12 Umeå University = Umeå Universitet
13 IRAM - Institut de RadioAstronomie Millimétrique
14 School of Physics and Astronomy [Cardiff]
15 Université Paul Cézanne - Aix-Marseille 3
16 IRAM - Instituto de RadioAstronomía Milimétrica
17 IPAG - Institut de Planétologie et d'Astrophysique de Grenoble
18 DAP - Département d'Astrophysique (ex SAP)
19 DAEC - Departement d'Astrophysique Extragalactique et de Cosmologie
20 LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
21 GIPSA-SIGMAPHY - GIPSA - Signal Images Physique
22 AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112) - Astrophysique Interprétation Modélisation
Maxime Vono
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Pierre Gratier
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Annie Hughes
- Function : Author
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François Levrier
- Function : Author
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- IdHAL : francois-levrier
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Emeric Bron
- Function : Author
- PersonId : 15636
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Jerome Pety
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Antoine Roueff
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Pascal Tremblin
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Pierre Chainais
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Sébastien Bourguignon
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Jocelyn Chanussot
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Maryvonne Gerin
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- IdRef : 034111956
Abstract
The atoms and molecules of interstellar clouds emit photons when passing from an excited state to a lower energy state. The resulting emission lines can be detected by telescopes in the different wavelength domains (radio, infrared, visible, UV...). Through the excitation and chemical conditions they reveal, these lines provide key constraints on the local physical conditions reigning in giant molecular clouds (GMCs), which constitute the birthplace of stars in galaxies. Inferring these physical conditions from observed maps of GMCs using complex astrophysical models of these regions remains a complicated challenge due to potentially degenerate solutions and widely varying signal-to-noise ratios over the map. We propose a Bayesian framework to infer the probability distributions associated to each of these physical parameters, taking a spatial smoothness prior into account to tackle the challenge of low signal-to-noise ratio regions of the observed maps. A numerical astrophysical model of the cloud is involved in the likelihood within an approximate Bayesian computation (ABC) method. This enables to both infer pointwise estimators (e.g., minimum mean square or maximum a posteriori) and quantify the uncertainty associated to the estimation process. The benefits of the proposed approach are illustrated based on noisy synthetic observation maps.