중성자별 상태방정식 추론에 신경망 사후분포·증거 추정 적용… 핵자 물질이 22:1~27:1로 선호
연구진은 중성자별 상태방정식(EOS) 추론을 위해 TSNPE+MIS와 A-NET+IS 두 가지 신경망 기법을 제시하고, 핵물리 데이터와 NICER, GW170817, pQCD를 함께 활용해 핵자 및 하이페론 상대론적 평균장 모형을 검증했다. 두 방법 모두 기존 UltraNest와 90% 질량-반지름 및 조석변형성 구간에서 일치했으며, 구간 경계 차이는 TSNPE+MIS가 0.024~0.033km, A-NET+IS가 0.019~0.050km에 그쳤다. 계산 속도는 TSNPE+MIS가 1.6~2.3배, 학습을 마친 A-NET+IS는 설정당 15~240배 빨랐고, 학습에 포함되지 않은 NICER 천체 3개(새로 보고된 고질량 조밀 천체 PSR J1614-2230 포함)도 분석해 R_1.4 값이 UltraNest와 0.010km(핵자), 0.009km(하이페론) 이내로 일치했다. 또한 중성자별 EOS 추론에 처음 적용된 그린함수 증거 네트워크(EN)는 새 핵물리 데이터에 약 0.03초, 새 NICER 천체에 3.5초 만에 절대 증거값을 산출했으며 UltraNest와의 16개 차이 모두 1σ 미만이었다. 채택된 가능도 하에서 두 증거 계산 모두 약 22:1~27:1의 베이즈 인수로 핵자 물질을 선호했다.
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