[論文レビュー] Evolution of the galaxy merger fraction in the CLAUDS+HSC-SSP deep fields

Nathalie Thibert, Marcin Sawicki+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2021

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 24被引用数 8

ひとこと要約

本研究では、深さのあるHSC-SSPおよびCLAUDS画像から得た形態的特徴量を用いてトレーニングされたランダムフォレスト分類器を用い、$M_* > 10^{10.5}M_\odot$の銀河に対して$z \sim 1$までに合体を検出する。視覚的検証と赤方偏移依存の不完全性補正を経て、合体率は$(1+z)^{2.3\pm0.4}$のようになり、$z=1$以降に1つの高質量銀河あたり約0.3つのマジョル合体が発生したことを示唆する。

ABSTRACT

We estimate the evolution of the galaxy-galaxy merger fraction for $M_\\star>10^{10.5}M_\\odot$ galaxies over $0.25<z<1$ in the $\\sim$18.6 deg$^2$ deep CLAUDS+HSC-SSP surveys. We do this by training a Random Forest Classifier to identify merger candidates from a host of parametric morphological features, and then visually follow-up likely merger candidates to reach a high-purity, high-completeness merger sample. Correcting for redshift-dependent detection bias, we find that the merger fraction at $z=0$ is 1.0$\\pm$0.2%, that the merger fraction evolves as $(1+z)^{2.3 \\pm 0.4}$, and that a typical massive galaxy has undergone $\\sim$0.3 major mergers since $z=1$. This pilot study illustrates the power of very deep ground-based imaging surveys combined with machine learning to detect and study mergers through the presence of faint, low surface brightness merger features out to at least $z\\sim1$.

研究の動機と目的

• 高品質な地上望遠鏡画像を用いて、$0.25 < z < 1$の範囲で高質量銀河（$M_* > 10^{10.5}M_\odot$）の合体率の進化を測定すること。
• 大規模なサンプルにおいて視覚的点検の限界を克服するため、形態的特徴量に基づいて合体候補を特定する機械学習手法の開発と検証すること。
• 形態的合体識別における赤方偏移依存の検出バイアスを補正し、高純度かつ高完全性の合体サンプルを確保すること。
• $z=1$以降の高質量銀河の宇宙的合体歴を、1銀河あたりのマジョル合体数を推定することで定量化すること。

提案手法

• 14個の形態的および光度的特徴量（セリクス指数、濃縮度、非対称性、残差フラックス比、ジニ係数、光度赤方偏移など）を用いて、60,957個の銀河でランダムフォレスト分類器（RFC）をトレーニングした。
• 視覚的にラベル付けされたトレーニングセット（918個の銀河、うち136個が合体、782個が非合体）を用い、RFCをキャリブレーションした。クラスのバランスを確保するため、ランダムサブサンプリングと人工的合体の構築を実施した。
• 高確率の候補（$P_{merge} > 0.7$）を視覚的フォローアップの対象とし、7,550個の候補から1,576個の確実な合体を同定した。
• 低赤方偏移の合体の高赤方偏移バージョンをシミュレートし、同じパイプラインで再検出率を測定することで、赤方偏移依存の不完全性補正を実施した。
• 不完全性補正済みの合体率をべき乗則モデルにフィットさせた：$f_{\text{merge}}(z) = (0.010 \pm 0.002) \times (1+z)^{2.3 \pm 0.4}$。
• 宇宙的時間の積分により、$z=1$以降の高質量銀河1つあたりの累積的なマジョル合体数を推定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高質量銀河（$M_* > 10^{10.5}M_\odot$）の合体率は、$z \sim 0.25$から$z \sim 1$にかけてどのように赤方偏移とともに変化するか？
• RQ2 形態的特徴量に基づいてトレーニングされたランダムフォレスト分類器は、高純度かつ高完全性で深さのある地上望遠鏡画像における合体候補を信頼性高く特定できるか？
• RQ3 赤方偏移が低表面輝度の合体特徴の検出可能性に与える影響は何か？ そして、合体率の測定においてその影響をどのように補正できるか？
• RQ4 観測された合体率の進化に基づいて、$z=1$以降に典型的な高質量銀河が経験したマジョル合体の数はどのくらいか？

主な発見

• $z=0$における合体率は、$M_* > 10^{10.5}M_\odot$の銀河に対して$1.0 \pm 0.2\%$であると測定された。
• 合体率は$(1+z)^{2.3 \pm 0.4}$のようになり、初期宇宙に近づくにつれて合体活動が著しく増加していることを示している。
• 不完全性補正後、合体率は先行研究と整合的であり、本手法の信頼性が裏付けられた。
• 赤方偏移依存の不完全性補正は不可欠であり、高赤方偏移では形態的特徴が検出しづらいためである。
• 時間積分により、典型的な高質量銀河は$z=1$以降に約0.3つのマジョル合体を経験したと推定された。
• ランダムフォレスト分類器は、$RFF$、$M_{20}$、および$S_{\text{resid}}$を、合体検出において最も重要な特徴として特定した。