近日，中国科学院云南天文台南方基地博士研究生张正阳与王博研究员及国内外合作者，针对大样本II型超新星物理参数反演计算耗时长的问题，构建了两套基于神经网络的代理模型，实现了对II型超新星多波段光变的快速、高精度生成。相关成果以“Surrogate models for type II supernovae: Probing low-energy explosions and interaction-free regimes”为题发表在《Physical Review D》上。

随着ZTF和LSST等时域巡天项目的发展，未来将发现数量巨大的超新星样本。传统辐射流体动力学模拟虽然能够细致描述超新星爆发后的光谱和光变演化，但单个事件的贝叶斯参数反演往往需要数天，难以满足大规模样本分析和快速物理刻画的需求。

为解决这一问题，研究团队基于STELLA辐射流体动力学模拟网格，设计了两套针对不同物理情形的代理模型。其中，相互作用模型面向可能存在致密星周物质相互作用的低能量、低光度II型超新星；光球模型则适用于不显著受星周物质相互作用影响的典型IIP型超新星。两套模型均采用“光谱压缩-物理参数映射”的两阶段结构，并引入潜空间混合正则化方法，提高了模型在连续物理参数空间中的插值稳定性和光谱重建精度。

测试结果表明，两套模型对时变光谱能量分布的归一化重建误差均达到约10^-4量级，能够较好再现超新星早期快速增亮、平台期演化及晚期衰减等特征。与直接调用辐射流体动力学模拟相比，该方法可将单个II型超新星的完整贝叶斯参数反演时间由数天缩短至数分钟。

研究团队进一步将模型应用于SN 2005cs、SN 2012aw和SN 1999em等典型II型超新星。对于低光度超新星SN 2005cs，模型支持其前身星为低质量红超巨星，并显示其爆发早期可能受到致密星周物质相互作用影响，为理解该类超新星前身星质量估计差异提供了新的物理解释。对于SN 2012aw和典型IIP型超新星SN 1999em，模型得到的前身星质量与已有直接成像及观测研究结果总体一致，验证了该方法在不同爆发环境下的适用性。

该研究为即将到来的大规模时域巡天数据提供了高效的II型超新星物理分析工具，有望支撑对大量超新星爆发性质、前身星质量及爆发前物质损失行为的统计研究，进而深化对大质量恒星晚期演化和核坍缩爆发机制的认识。

该研究得到了国家自然科学基金、中国科学院、国家重点研发计划、云南省相关科技计划及云南天文台国际超新星中心等项目支持。

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图1. SN 2005cs爆炸结构、神经网络代理模型及光变拟合结果。模型根据前身星和爆炸参数生成多波段理论光变，并与真实观测数据进行拟合，从而快速反演超新星的物理性质。