Exoplanet characterization using conditional invertible neural networks

The characterization of an exoplanet's interior is an inverse problem, which requires statistical methods such as Bayesian inference in order to be solved. Current methods employ Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling to infer the posterior probability of planetary structure parameters for a...

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Hauptverfasser:	Haldemann, Jonas (VerfasserIn) , Ksoll, Victor F. (VerfasserIn) , Walter, Daniel (VerfasserIn) , Alibert, Yann (VerfasserIn) , Klessen, Ralf S. (VerfasserIn) , Benz, Willy (VerfasserIn) , Köthe, Ullrich (VerfasserIn) , Ardizzone, Lynton (VerfasserIn) , Rother, Carsten (VerfasserIn)
Dokumenttyp:	Article (Journal) Kapitel/Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	31 Jan 2022
In:	Arxiv Year: 2022, Pages: 1-15
Online-Zugang:	Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: http://arxiv.org/abs/2202.00027
Verfasserangaben:	Jonas Haldemann, Victor Ksoll, Daniel Walter, Yann Alibert, Ralf S. Klessen, Willy Benz, Ullrich Koethe, Lynton Ardizzone, and Carsten Rother

Exoplanet characterization using conditional invertible neural networks von Haldemann, Jonas (VerfasserIn) , Ksoll, Victor F. (VerfasserIn) , Walter, Daniel (VerfasserIn) , Alibert, Yann (VerfasserIn) , Klessen, Ralf S. (VerfasserIn) , Benz, Willy (VerfasserIn) , Köthe, Ullrich (VerfasserIn) , Ardizzone, Lynton (VerfasserIn) , Rother, Carsten (VerfasserIn) ,

in: Astronomy and astrophysics, 672 (2023) vom: Apr., Artikel-ID A180, Seite 1-16

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Exoplanet characterization using conditional invertible neural networks

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