ИСТИНА

В астрофизике весьма распространена задача подбора параметров модели по наблюдениям, также называемая задачей фитирования (от англ. to fit – подгонять), сводящаяся к поиску глобального минимума функции нескольких переменных. В том или ином виде задача фитирования встречается в физике галактик, двойных звезд [1] и межзвездной среды [3]. Существенно осложняет ситуацию то, что задача фитирования в большинстве случаев является некорректно поставленной по Адамару. Наиболее распространенный метод численного решения данной задачи – метод градиентного спуска [4] – имеет ряд существенных недостатков, таких как необходимость выбора начального приближения, зачастую ручного, и сходимость к ближайшему локальному, а не глобальному минимуму. При этом обе эти проблемы снимаются, если воспользоваться генетическим алгоритмом для поиска начального приближения, заведомо лежащего в окрестности глобального минимума. К сожалению, генетический алгоритм разработан сравнительно недавно (во второй половине XX века, [2]) и зачастую неизвестен неспециалистам в численных методах. Данный алгоритм реализован автором на языке IDL для задачи декомпозиции эмиссионных спектральных линий на несколько компонент и может быть использован для решения различных задач, например, исследования кинематики межзвездной среды в областях звездообразования. Текущая реализация представлена на сайте https://github.com/SmirnGreg/GenFIT.