Studium negaussovských světelných křivek pomocí Karhunenova-Loveho rozvoje

Abstract

Predstavíme inovatívnu bayesovskú metódu na odhad štatistických parametrov časových rád. Táto metóda funguje na základe porovnávania koeficientov Karhunen-Lo\`{e}veho rozvoja pozorovaných a umelo generovaných dát so známymi parametrami. Ukážeme novú metódu na generovanie svetelných kriviek s predpísanými parametrami a na numerickom príklade ukážeme, ako sa táto metóda dá v spojení s navrhovanou analýzou využiť na určovanie fyzikálne zaujímavých parametrov výkonového spektra pozorovaných svetelných kriviek od niektorých typov r\"{o}ntgenových zdrojov. .

We present an innovative Bayesian method for estimation of statistical parameters of time series data. This method works by comparing coefficients of Karhunen-Lo\`{e}ve expansion of observed and synthetic data with known parameters. We show one new method for generating synthetic data with prescribed properties and we demonstrate on a numerical example how this method can be used for estimation of physically interesting features in power spectra calculated from observed light curves of some X-ray sources.