Probabilistic kilonova prediction from gravitational wave inferred binary neutron star parameters
본 논문은 중력파를 통해 추론된 이중 중성자별 파라미터로부터 킬로노바 스펙트럼과 광도 곡선을 직접 예측하기 위해 조건부 정규화 흐름(conditional normalizing flows)을 활용하는 확률론적 프레임워크인 \textsc{Genova}를 소개하며, 이는 소스의 불확실성과 모델 변동을 모두 고려하면서 GW170817/AT2017gfo의 관측 데이터를 성공적으로 재현한다.