[論文レビュー] Jellyfish galaxies with the IllustrisTNG simulations -- Citizen-science results towards large distances, low-mass hosts, and high redshifts

Elad Zinger, Gandhali D Joshi+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2023

Marine Invertebrate Physiology and Ecology被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、Zooniverseプラットフォームを用いた市民科学プロジェクトを提示し、IllustrisTNGシミュレーションにおけるクラゲ銀河の分類を実施した。赤方偏移z=2まで広範な範囲で、質量10^10.4～10^14.6 M☉のホスト質量、およびバーリオン半径を越えた位置を含む、5,307個の視認確認済みクラゲ銀河を同定した。研究では、クラゲ銀河の割合がホスト質量とともに増加し、準星系銀河の星形成質量とともに減少することが明らかになった。また、低質量ホスト、高赤方偏移、拡張したハロー領域にも顕著な集団が存在し、ストリッピング効果の知られていたパラメータ空間が拡張された。

ABSTRACT

We present the ``Cosmological Jellyfish'' project - a citizen-science classification program to identify jellyfish galaxies within the IllustrisTNG cosmological simulations. Jellyfish (JF) are satellite galaxies that exhibit long trailing gas features -- `tails' -- extending from their stellar body. Their distinctive morphology arises due to ram-pressure stripping (RPS) as they move through the background gaseous medium. Using the TNG50 and TNG100 simulations, we construct a sample of $\sim 80,000$ satellite galaxies spanning an unprecedented range of stellar masses, $10^{8.3-12.3}\,\mathrm{M_\odot}$, and host masses of $M_\mathrm{200,c}=10^{10.4-14.6}\,\mathrm{M_\odot}$ back to $z=2$ \citep[extending the work of][]{yun_jellyfish_2019}. Based on this sample, $\sim 90,000$ galaxy images were presented to volunteers in a citizen-science project on the Zooniverse platform who were asked to determine if each galaxy image resembles a jellyfish. Based on volunteer votes, each galaxy was assigned a score determining if it is a JF or not. This paper describes the project, the inspected satellite sample, the methodology, and the classification process that resulted in a dataset of $5,307$ visually-identified jellyfish galaxies. We find that JF galaxies are common in nearly all group- and cluster-sized systems, with the JF fraction increasing with host mass and decreasing with satellite stellar mass. We highlight JF galaxies in three relatively unexplored regimes: low-mass hosts of $M_\mathrm{200,c}\sim10^{11.5-13}\,\mathrm{M_\odot}$, radial positions within hosts exceeding the virial radius $R_\mathrm{200,c}$, and at high redshift up to $z=2$. The full dataset of our jellyfish scores is publicly available and can be used to select and study JF galaxies in the IllustrisTNG simulations.

研究の動機と目的

• 人間による視覚的分類を用いて、宇宙論的シミュレーション内でのクラゲ銀河の同定を実施し、従来の観測的限界を超えること。
• 低質量ホストハロー（M_200,c ~ 10^11.5–13 M☉）、バーリオン半径を越えた領域、および高赤方偏移（z=2まで）におけるクラゲ銀河の出現頻度と性質の調査。
• 機械学習モデルのトレーニングや将来の観測調査の妥当性検証に使用可能な、視覚的分類による高精度なクラゲ銀河データセットを公開すること。
• 特に未解明な領域における、ラム圧ストリッピングが銀河進化に果たす役割を、多様な環境と宇宙時間のスケールで評価すること。
• Zooniverseを活用した市民科学プロジェクトを通じて、一般の人々が銀河進化研究に参加し、科学的リテラシーを高めること。

提案手法

• TNG50およびTNG100シミュレーションから、星形成質量10^8.3～10^12.3 M☉、ホスト質量10^10.4～10^14.6 M☉の約80,000個の準星系銀河のサンプルを抽出し、赤方偏移z=2までをカバーした。
• 銀河の画像をZooniverseプラットフォームに掲載し、ボランティアが視覚的形態に基づいて「クラゲ」または「非クラゲ」と分類した。
• 各銀河について、クラゲと分類したボランティアの割合に基づいて分類スコアを算出し、最終的なJFサンプルを定義するためのしきい値を適用した。
• 分類パイプラインの妥当性を確認するため、100個の銀河を用いたパイロットプロジェクトを実施し、視覚的ラベル付けプロセスの一貫性と信頼性を検証した。
• 最終的に得られた5,307個のクラゲ銀河データセットをまとめ、GitHubに関連解析スクリプトを公開した。
• IllustrisTNGシミュレーションの広大な動的範囲を活用し、ホスト質量、赤方偏移、および半径位置にわたるクラゲ銀河の人口統計を調査した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ラム圧ストリッピングが予想されにくい低質量ホストハロー（M_200,c ~ 10^11.5–13 M☉）におけるクラゲ銀河の割合はいかほどか？
• RQ2 バーリオン半径（R_200,c）を越えてクラゲ銀河はどれほど一般的か？ そのホストおよび準星系銀河の性質は？
• RQ3 赤方偏移z > 1.5におけるクラゲ銀河の割合の時間的変化は？ 特にプロトクラスターや小集団においては？
• RQ4 クラゲ銀河の性質（例：星形成質量、ホスト質量、半径位置）は、その可視性および分類の信頼性とどのように相関するか？
• RQ5 高解像度の宇宙論的シミュレーションにおいて、市民科学が多様な環境にわたりクラゲの形態を信頼性高く同定できるか？

主な発見

• 本研究では、TNG100およびTNG50シミュレーション内で合計5,307個の視覚的分類済みクラゲ銀河を同定し、今後の研究に向けた公開データセットを構築した。
• クラゲ銀河の割合はホスト質量とともに増加し、準星系銀河の星形成質量とともに減少する傾向にあり、ラム圧ストリッピングの予想と整合的である。
• 全クラゲ銀河のおよそ25％がバーリオン半径（R_200,c）を越えて存在し、数パーセントが2R_200,cを越えて存在する。特に高質量ホストで顕著であった。
• 赤方偏移z=1.5–2では、小集団およびプロトクラスターより（10^12–14 M☉）にクラゲ銀河が検出され、これらの系の準星系銀河の約10％を占めていた。
• z=0–2の範囲でクラゲ銀河の割合に顕著な赤方偏移依存性は認められなかったが、星形成質量が低いバインの割合は赤方偏移が低下するにつれて増加した。
• 本データセットは、将来的な機械学習応用に適しており、初期のテストでは、シミュレートされたクラゲ形態を学習する畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに強く有望であることが示された。