NS-UNO: Neutron Star EoS Inference from an Unconstrained Number of Observations
이 논문은 계층적 DeepSets와 조건부 정규화 흐름(conditional normalizing flows)을 결합하여 제약 없는 수의 질량-반경 관측으로부터 중성자별 상태 방정식을 추론하는 유연한 신경 후험 추정(Neural Posterior Estimation) 프레임워크인 NS-UNO를 소개하며, 다양한 데이터셋 크기, 정밀도 및 상태 방정식 계열 전반에 걸친 견고한 성능을 입증한다.