[論文レビュー] A Catalog of Redshift Estimates for 1366 BATSE Long-Duration Gamma-Ray Bursts: Evidence for Strong Selection Effects on the Phenomenological Prompt Gamma-Ray Correlations

Amir Shahmoradi, Robert J. Nemiroff|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2019

Gamma-ray bursts and supernovae参考文献 4被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、BATSEの検出限界とサンプルの不完全性を考慮した多変量対数正規分布モデルを用いて、1,366個のBATSE長期間ガンマ線バースト（LGRBs）の赤方偏移推定値のカタログを提示する。この手法は、50%信頼区間で0.7、90%信頼区間で1.7の不確実性を伴う赤方偏移を予測し、先行研究の現象論的相関関係（ラグ-等価光度関係や変動性-等価光度関係）を無効にする強い選択効果を明らかにした。これらの相関関係は、新しい推定値と比較すると弱い相関（r ≈ 0.26）しか示さない。

ABSTRACT

We present a catalog of the redshift estimates and probability distributions for 1366 individual Long-duration Gamma-Ray Bursts (LGRBs) detected by the Burst And Transient Source Experiment (BATSE). This result is based on a careful classification and modeling of the population distribution of BATSE LGRBs in the 5-dimensional space of redshift as well as intrinsic prompt gamma-ray emission properties: peak luminosity, total isotropic emission, the spectral peak energy, and the intrinsic duration, while taking into account the detection mechanism of BATSE and sample incompleteness. The underlying assumption in our modeling approach is that LGRBs trace the Cosmic Star Formation Rate and that the joint 4-dimensional distribution of the aforementioned prompt gamma-ray emission properties follows a multivariate log-normal distribution. Our modeling approach enables us to constrain the redshifts of BATSE LGRBs to average uncertainty ranges of $0.7$ and $1.7$ at $50\%$ and $90\%$ confidence levels, respectively. Our predictions are almost entirely at odds with the previous estimates of BATSE redshifts based on the phenomenological high-energy correlations, in particular with the estimates derived from the lag-luminosity and the variability-luminosity relations. There is, however, a weak but significant correlation of strength $\sim0.26$ between our predicted redshift estimates and those derived from the hardness-brightness relations. The discrepancies between the estimates can be explained by the strong influence of sample incompleteness in shaping the phenomenologically proposed high-energy correlations in the literature. The presented catalog here can be useful for demographic studies of LGRBs and studies of individual BATSE events.

研究の動機と目的

• BATSE LGRBsの大部分に赤方偏移測定が存在しないことによる、人種的・集団的統計的分析の障害を解消すること。
• BATSEによるLGRB検出における強い選択効果とサンプルの不完全性を是正し、現象論的相関関係に基づく先行の赤方偏移推定値のバイアスを是正すること。
• 内在的プロンプト放射の特性（Liso, Eiso, Epz, T90z、および赤方偏移分布）を用いた統計的に堅牢で物理的根拠を持つ赤方偏移推定手法を確立すること。
• 全1,366個のBATSE LGRBsの赤方偏移確率分布を公開し、機械可読形式で提供することで、将来的な統計的および集団的分析を可能にすること。

提案手法

• 内在的プロンプト放射特性（Liso, Eiso, Epz, T90z）の4次元連合分布を多変量対数正規分布としてモデル化する。
• BATSEのエネルギー依存性の検出閾値および機器応答関数を組み込み、選択効果とサンプルの不完全性を考慮する。
• LGRBsが宇宙の星形成率を追跡すると仮定し、物理的に妥当な宇宙論的枠組みで赤方偏移分布を固定する。
• ベイズ推論を用いて、観測されたBATSEの放射度およびスペクトルデータを前提とした赤方偏移の後確率分布を導出する。
• 多変量分布のパラメータを制約するために、既知の赤方偏移を持つ少数のLGRBsを用いてモデルをキャリブレーションする。
• 先行研究における現象論的高エネルギー相関関係に基づく推定値と比較することで、手法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 測定された赤方偏移が存在しない多数のBATSE LGRBsに対して、どのようにして信頼できる赤方偏移を推定できるか？
• RQ2 BATSEの検出システムにおける選択効果とサンプルの不完全性が、プロンプト放射特性と赤方偏移の間の観測された現象論的相関関係をどの程度歪めているか？
• RQ3 物理的根拠に基づいた多変量統計モデルから得られる赤方偏移推定値は、ラグ-等価光度関係や変動性-等価光度関係といった先行の現象論的関係から得られる推定値とどのように異なるか？
• RQ4 新しい赤方偏移推定値と、既存の高エネルギー相関関係から導かれた推定値との間の真の相関レベルはどの程度か？
• RQ5 全BATSE LGRB集団に対して、統計的に整合的で宇宙論的根拠を持つ赤方偏移カタログを構築できるか？

主な発見

• モデルは1,366個のBATSE LGRBsの赤方偏移を予測し、50%信頼区間で0.7、90%信頼区間で1.7の不確実性を伴う。
• 新しい赤方偏移推定値は、ラグ-等価光度関係や変動性-等価光度関係に基づく先行推定値と強く食い違うことから、これらの相関関係がサンプルの不完全性によって著しくバイアスされていることが示された。
• 新しい推定値と硬度-明るさ関係から導かれた推定値との間に弱いが統計的に有意な相関（r ≈ 0.26）が存在し、一部の現象論的モデルと部分的に整合している可能性を示唆した。
• 本研究は、BATSEの検出閾値とエネルギー依存性感度が、文献に掲載された観測された高エネルギー相関関係を強く形作っていることを実証した。
• 赤方偏移確率分布のカタログは、コミュニティが人種的および個別イベントの研究に利用できるように、機械可読形式でhttps://github.com/shahmoradi/BatseRedshiftEstimatesに公開された。