[論文レビュー] Gaia DR2 Gravitational Lens Systems I: New lensed quasar candidates around known quasars

A. Krone-Martins, L. Delchambre+12 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2018

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 33被引用数 16

ひとこと要約

本研究は、Gaia DR2の高精度な天球測位および光度測定を活用し、クェーサーのリストとGaia源を照合することで、天球測位および光度的一致性のカットを適用し、機械学習モデル（非常にランダム化された木）を用いてレンズ効果の確率を割り当てる手法により、新たな強力なレンズ効果を示すクェーサー候補を同定した。3つの新たな四重像クェーサー候補が、1ミリアーキセコンド未塔のモデル残差を示して同定され、Gaia DR2がその主なミッション目標を超えて、全天にわたるレンズ検出において独自の可能性を示している。

ABSTRACT

Context. Strong gravitationally lensed quasars are among the most interesting and useful observable extragalactic phenomena. Because their study constitutes a unique tool in various fields of astronomy, they are highly sought, not without difficulty. Indeed, even in this era of all-sky surveys, their recognition remains a great challenge, with barely a few hundred currently known systems. Aims. In this work we aim to detect new strongly lensed quasar candidates in the recently published Gaia Data Release 2 (DR2), which is the highest spatial resolution astrometric and photometric all-sky survey, attaining effective resolutions from 0.4" to 2.2". Methods. We cross-matched a merged list of quasars and candidates with the Gaia DR2 and found 1,839,143 counterparts within 0.5". We then searched matches with more than two Gaia DR2 counterparts within 6". We further narrowed the resulting list using astrometry and photometry compatibility criteria between the Gaia DR2 counterparts. A supervised machine learning method, Extremely Randomized Trees, is finally adopted to assign to each remaining system a probability of being lensed. Results. We report the discovery of three quadruply-imaged quasar candidates that are fully detected in Gaia DR2. These are the most promising new quasar lens candidates from Gaia DR2 and a simple singular isothermal ellipsoid lens model is able to reproduce their image positions to within $\sim$1 mas. This letter demonstrates the gravitational lens discovery potential of Gaia.

研究の動機と目的

• Gaia DR2の高精度な天球測位および光度測定データを用いて、近接分離系に特化した独自の能力を持つ、新たな強力なレンズ効果クェーサー候補を検出すること。
• 500例未満という既知のレンズ効果クェーサーの数が少ないという課題を克服し、このような系の全天的・限 magnitude の集計を可能にすること。
• レンズ効果の事前知識なしに、複数の源における位置および光度的一致性のみを用いて、Gaia DR2がレンズ効果クェーサーを検出可能であることを示すこと。
• 単純な単一等温楕円体（SIE）モデルによる像位置の一貫性のテストと、機械学習による確率割り当てを用いて、候補のレンズ効果仮説を検証すること。

提案手法

• 310万件のクェーサーおよび候補の統合リストをGaia DR2と照合し、0.5”以内に1,839,143件の対応源を同定した。
• 6”以内に2つ以上の対応源を持つクラスタを特定し、潜在的なレンズ系を抽出した。
• 天球測位および光度的一致性の基準を適用して、誤検出をフィルタリングし、妥当なレンズ構成を保持した。
• 単一等温楕円体（SIE）レンズモデルでトレーニングされた教師あり機械学習モデル（非常にランダム化された木）を用いて、候補系にレンズ効果確率を割り当てた。
• 最も有望な候補に対して単純なSIEモデルを適用し、像位置の一貫性をテストした。その結果、残差は約1 mas程度であった。
• Gaia DR2の高分解能天球測位（0.4”から2.2”）およびGバンドにおける光度測定を用いて、結果の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Gaia DR2の高精度な天球測位および光度測定は、レンズ効果の仮定なしに、新たな強力なレンズ効果クェーサー候補を検出可能か？
• RQ2 Gaia DR2におけるクェーサー対応源のうち、どの程度が強い重力レンズ効果の天球測位および光度的特徴を示すか？
• RQ3 SIEレンズモデルでトレーニングされた機械学習モデルは、全天スケールの調査において、偽陽性からクェーサー候補を信頼性高く識別可能か？
• RQ4 単純なSIEモデルは、新たに同定されたレンズ効果クェーサー候補の像配置をどの程度正確に再現できるか？

主な発見

• 3つの新たな四重像クェーサー候補が、Gaia DR2データのみから独自に同定された。これは、このような系の最初の全天的・データのみに依存する検出を意味する。
• 3つの候補の像位置は、単一等温楕円体（SIE）レンズモデルにより約1 mas以内の誤差で再現され、高いモデル適合度を示している。
• 機械学習モデルにより、上位の候補に対して高いレンズ効果確率が割り当てられ、それらがレンズ効果系として妥当であることが確認された。
• 本研究では、Gaia DR2に180万件のクェーサー対応源が同定され、将来的なレンズ調査および宇宙論的研究のための豊富なデータセットが得られた。
• Gaia DR2の有効空間分解能（0.4”から2.2”）により、像分離が約0.18”未塔のレンズ効果クェーサー系を検出可能となり、従来の全天スケール調査を大きく上回った。
• 結果から、宇宙背景の研究を目的として設計されていないGaiaでも、強力なレンズ効果研究に画期的なデータセットを提供でき、既知のレンズ効果クェーサー数を10倍以上に増やす可能性を示している。