[論文レビュー] Estimating redshift distributions with spatial correlations: method and application to data

Brice Ménard, Ryan Scranton+5 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2013

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用数 2

ひとこと要約

本論文は、赤方偏移分布を推定するためのデータ駆動型手法を提案する。この手法は、線形領域に限らず、あらゆるスケールにおける空間的相互相関を活用する。赤方偏移分布推定の精度を向上させるために、光度測定空間内での最適なサンプリングを実施し、赤方偏移が不明または不正確なさまざまなデータセット（明るい赤銀河、発光線銀河、赤外線源、電波源）に対して一貫した結果を得ることを示している。クェーサーや吸収体系を基準として用いることで、個々の銀河のクラスタリング-赤方偏移確率密度関数を高精度に推定可能である。

ABSTRACT

We present a data-driven method to infer the redshift distribution of an arbitrary dataset based on spatial cross-correlation with a reference population and we apply it to various datasets across the electromagnetic spectrum to show its potential and limitations. Our approach advocates the use of clustering measurements on all available scales, in contrast to previous works focusing only on linear scales. We also show how its accuracy can be enhanced by optimally sampling a dataset within its photometric space rather than applying the estimator globally. We show that the ultimate goal of this technique is to characterize the mapping between the space of photometric observables and redshift space as this characterization then allows us to infer the clustering-redshift p.d.f. of a single galaxy. We apply this technique to estimate the redshift distributions of luminous red galaxies and emission line galaxies from the SDSS, infrared sources from WISE and radio sources from FIRST. We show that consistent redshift distributions are found using both quasars and absorber systems as reference populations. This technique brings valuable information on the third dimension of astronomical datasets. It is widely applicable to a large range of extra-galactic surveys.

研究の動機と目的

• 光度赤方偏移やシミュレーションに依存しない、データ駆動型の赤方偏移分布推定技術の開発。
• 赤方偏移が不明または不正確に制約されている天文学的調査において、第三の次元を推定する課題への対処。
• 線形領域に限らない、あらゆるスケールにおけるクラスタリング測定を用いて、光度観測量と赤方偏移空間との間のマッピングをモデル化することで、精度の向上。
• 光学、赤外線、電波調査を含む、異なる波長帯および源タイプにおいて、本手法の頑健性と汎用性を示すこと。
• 光度赤方偏移マッピングを特徴づけることで、個々の銀河のクラスタリング-赤方偏移確率密度関数を推定可能にする。

提案手法

• 本手法は、赤方偏移が既知の基準集団と任意のデータセットとの間の空間的相互相関を用いて、ターゲットデータセットの赤方偏移分布を推定する。
• 線形領域に限定せず、非線形、線形、中間スケールを含むあらゆるスケールのクラスタリング測定を統合する。
• 推定器は、データセットをその光度測定空間内で最適にサンプリングすることで最適化され、グローバル適用よりも精度が向上する。
• 光度観測量と赤方偏移空間との間のマッピングをモデル化することで、個々の銀河のクラスタリング-赤方偏移確率密度関数の推定が可能になる。
• 本手法は、SDSSの明るい赤銀河、発光線銀河、WISEの赤外線源、FIRSTの電波源を、クェーサーや吸収体系を基準集団として用いて適用した。
• 異なる基準集団を用いても赤方偏移分布推定が一貫していることから、手法の頑健性が検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 あらゆるスケールにおける空間的相互相関を用いることで、線形スケールに限定された手法と比較して、赤方偏移分布推定の精度が向上するか？
• RQ2 光度測定空間内での最適なサンプリングが、クラスタリング-赤方偏移推定器の性能にどのように寄与するか？
• RQ3 本手法は、光学、赤外線、電波など異なる波長帯のさまざまな源タイプに対して、信頼性を持って赤方偏移分布を推定できるか？
• RQ4 同一のターゲットデータセットに対して、クェーサーと吸収体系といった異なる基準集団を用いても、一貫した赤方偏移分布が得られるか？
• RQ5 本手法は、光度観測量と赤方偏移空間との間のマッピングをどれほど正確に特徴づけられるか？これにより、個々の銀河のクラスタリング-赤方偏移確率密度関数の推定がどの程度可能になるか？

主な発見

• 本手法は、明るい赤銀河、発光線銀河、WISEの赤外線源、FIRSTの電波源の赤方偏移分布を成功裏に推定した。
• あらゆるスケールにおけるクラスタリング測定を用いることで、線形スケールに限定された手法と比較して、顕著に精度が向上した。
• 光度測定空間内での最適なサンプリングにより、推定器の性能が向上し、系統的誤差が低減された。
• クェーサーまたは吸収体系を基準集団として用いても、赤方偏移分布推定が一貫しており、手法の頑健性が裏付けられた。
• 本手法により、光度赤方偏移マッピングを特徴づけることで、個々の銀河のクラスタリング-赤方偏移確率密度関数の推定が可能になった。
• 本手法は、銀河外調査に広く適用可能であり、多波長データセットに第三の次元の情報をもたらす価値がある。