（一）数据预处理</p>
1 对 jwst 数据进行校准，去除仪器噪声和背景噪声等干扰因素。</p>
2 按照红移范围进行分类和筛选，选取不同时期具有代表性的星系样本。</p>
（二）特征提取</p>
1 从数据中提取星系的形态特征（如大小、形状、是否存在棒状结构等）。</p>
2 计算星系的质量、光度以及金属丰度分布等物理量。</p>
3 确定星系所在的环境特征，如周围的星系密度等。</p>
（三）模型参数化</p>
1 设定引力并合的频率和强度参数，通过与观测数据对比进行调整。</p>
2 恒星形成反馈的能量和物质输出参数，以匹配星系内的化学和动力学特征。</p>
3 暗物质相关参数与理论模型相衔接。</p>
（四）模型构建与优化</p>
1 基于理论基础和参数化，构建星系形成速率的数学表达式。</p>
2 利用数值模拟和优化算法，不断调整参数使得模型预测结果与 jwst 数据最佳匹配。</p>
六、新模型的关键要素与创新点</p>
（一）关键要素</p>
1 准确的引力并合模型，包括并合的时间、并合星系的质量比等。</p>
2 细致的恒星形成反馈机制，涵盖不同类型恒星的反馈。</p>
3 与 jwst 数据紧密结合的验证和调整策略。</p>
（二）创新点</p>
1 首次全面基于 jwst 数据进行模型构建，充分利用其高精度和多特征优势。</p>
2 考虑了多种以往被忽略或简化的因素的综合作用，如并合过程中气体的运动和金属丰度的变化。</p>
3 模型具有动态调整和自我优化的能力，随着新的 jwst 数据的不断加入可以持续改进。</p>
七、模型验证与结果分析</p>
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