[論文レビュー] GOSSIP, a new VO compliant tool for SED fitting

P. Franzetti, M. Scodeggio+3 more|ArXiv.org|Jan 16, 2008

Optical Systems and Laser Technology被引用数 3

ひとこと要約

GOSSIP は、分光エネルギー分布（SED）のフィッティングに適した使いやすく、VO準拠のツールであり、光度測定および分光的データから SED を自動構築し、合成星団モデルとのカイ二乗最小化を実行し、星形成歴、星質量、絶対等級などの物理的パラメータを完全な確率分布関数で推定する。ユーザー定義モデルのサポート、PLASTIC との統合による相互運用性、仮想観測所フレームワーク内での大規模天文学的データセットに対する高性能解析を目的として設計されている。

ABSTRACT

We present GOSSIP (Galaxy Observed-Simulated SED Interactive Program), a new tool developed to perform SED fitting in a simple, user friendly and efficient way. GOSSIP automatically builds-up the observed SED of an object (or a large sample of objects) combining magnitudes in different bands and eventually a spectrum; then it performs a chi-square minimization fitting procedure versus a set of synthetic models. The fitting results are used to estimate a number of physical parameters like the Star Formation History, absolute magnitudes, stellar mass and their Probability Distribution Functions. User defined models can be used, but GOSSIP is also able to load models produced by the most commonly used synthesis population codes. GOSSIP can be used interactively with other visualization tools using the PLASTIC protocol for communications. Moreover, since it has been developed with large data sets applications in mind, it will be extended to operate within the Virtual Observatory framework. GOSSIP is distributed to the astronomical community from the PANDORA group web site (http://cosmos.iasf-milano.inaf.it/pandora/gossip.html)

研究の動機と目的

• 大規模天文学的調査に適した、シンプルで使いやすく、効率的な SED フィッティングツールの開発。
• 複数バンドの光度測定および分光データから、さまざまな機器や波長域のデータを統合した観測 SED の自動構築を可能にする。
• 観測 SED と合成星団モデルとの間でカイ二乗最小化を実行し、物理的パラメータを導出する。
• 標準モデル（例：PEGASE、Bruzual & Charlot）に加え、ユーザー定義モデルの両方をサポートし、柔軟なフィッティングを可能にする。
• PLASTIC プロトコルを介した他のツールとの相互運用性を確保し、仮想観測所エコシステムへの完全統合を準備する。

提案手法

• GOSSIP は、複数のバンドからのマグニチュードを組み合わせ、必要に応じて VLT-VIMOS、CFHT、Subaru、Spitzer などの機器や ASCII ファイル、MySQL データベースなどの異なるデータソースからの分光データを統合して、観測 SED を構築する。
• 標準コード（PEGASE や Bruzual & Charlot）から直接合成星団モデルを読み込み、またはユーザー定義モデルを受け入れる。
• 観測 SED とモデル SED の間でカイ二乗最小化を実行し、最良のフィットを求める。モデル年齢の制約には、赤方偏移における宇宙の年齢、または形成エポックの固定が可能である。
• 最良のフィットモデルから星質量、絶対等級、星形成歴などの物理的パラメータを計算し、モデルグリッド全体を用いてその完全な確率分布関数を導出する。
• インタラクティブモードおよびバッチ処理モードの両方をサポートし、BEOWULF クラスターや、開発中のコンピュータ グリッドを含むハイパフォーマンスコンピューティング環境へのスケーラビリティを備える。
• PLASTIC プロトコルを介して、TOPCAT や VISIVO などの外部可視化ツールとの相互運用性を実現し、SSA および SED データモデルを介した VO 準拠のデータ検索と SED 取得の拡張が進行中である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして大規模天文学的データセットに対する SED フィッティングをよりアクセス可能かつ効率的に行えるか？
• RQ2 複数波長帯の光度測定および分光的データを、一貫性のある観測 SED に統合する最適な方法は何か？
• RQ3 合成モデルのグリッド全体を走査するカイ二乗最小化から、物理的パラメータの確率分布関数を信頼性高く計算するにはどうすればよいか？
• RQ4 仮想観測所フレームワーク内に SED フィッティングツールを統合するにあたり、主な課題は何か。それらはどのように解決できるか？
• RQ5 他の天文学的ツールとの相互運用性をどのように実現し、SED フィッティングの分析パイプラインを強化できるか？

主な発見

• GOSSIP は、VLT-VIMOS、CFHT、Subaru、Spitzer などの機器からの光度測定および分光データを含む、多様なデータ源からの観測 SED の自動構築に成功している。
• 標準モデル（例：PEGASE、Bruzual & Charlot）およびユーザー定義モデルの両方をサポートするカイ二乗最小化を実行し、柔軟で正確なフィッティングを可能にしている。
• 星質量、絶対等級、星形成歴といった主要な物理的パラメータの完全な確率分布関数を計算しており、不確実性の評価が強化されている。
• インタラクティブおよびバッチ処理の両方をサポートし、BEOWULF クラスターや将来のグリッド統合を含むハイパフォーマンスコンピューティング環境へのスケーリングが可能である。
• PLASTIC プロトコルを介して、TOPCAT や VISIVO などのツールとの相互運用性が実現され、シームレスなデータ交換と可視化が可能である。
• 現在の仮想観測所エコシステムにおける制限（フィルタ応答関数の不完全な記述、標準化された SED データモデルの欠如）にもかかわらず、標準化が進むと、GOSSIP は将来的な VO 機能を完全に活用できるよう設計されている。