[논문 리뷰] A Catalog of Redshift Estimates for 1366 BATSE Long-Duration Gamma-Ray Bursts: Evidence for Strong Selection Effects on the Phenomenological Prompt Gamma-Ray Correlations

Amir Shahmoradi, Robert J. Nemiroff|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 16.

Gamma-ray bursts and supernovae참고 문헌 4인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 BATSE의 장수명 감마선 폭발(LGRBs) 1,366개에 대한 적색편이 추정치 목록을 제시한다. 다변량 로그정규 분포 모델링 방법을 사용하여 BATSE의 탐지 한계와 표본의 불완전성을 고려한다. 이 방법은 적색편이를 50% 신뢰도 불확실성 0.7과 90% 신뢰도 불확실성 1.7로 예측하며, 이전의 현상학적 상관관계(예: 지연-광도 및 변동성-광도 관계)를 무효화하는 강력한 선택 효과를 드러낸다. 이들 관계는 새로운 추정치와는 약한 상관관계(r ≈ 0.26)만을 보이며, 이는 이전의 상관관계가 표본 불완전성으로 인해 심하게 편향되었음을 시사한다.

ABSTRACT

We present a catalog of the redshift estimates and probability distributions for 1366 individual Long-duration Gamma-Ray Bursts (LGRBs) detected by the Burst And Transient Source Experiment (BATSE). This result is based on a careful classification and modeling of the population distribution of BATSE LGRBs in the 5-dimensional space of redshift as well as intrinsic prompt gamma-ray emission properties: peak luminosity, total isotropic emission, the spectral peak energy, and the intrinsic duration, while taking into account the detection mechanism of BATSE and sample incompleteness. The underlying assumption in our modeling approach is that LGRBs trace the Cosmic Star Formation Rate and that the joint 4-dimensional distribution of the aforementioned prompt gamma-ray emission properties follows a multivariate log-normal distribution. Our modeling approach enables us to constrain the redshifts of BATSE LGRBs to average uncertainty ranges of $0.7$ and $1.7$ at $50\%$ and $90\%$ confidence levels, respectively. Our predictions are almost entirely at odds with the previous estimates of BATSE redshifts based on the phenomenological high-energy correlations, in particular with the estimates derived from the lag-luminosity and the variability-luminosity relations. There is, however, a weak but significant correlation of strength $\sim0.26$ between our predicted redshift estimates and those derived from the hardness-brightness relations. The discrepancies between the estimates can be explained by the strong influence of sample incompleteness in shaping the phenomenologically proposed high-energy correlations in the literature. The presented catalog here can be useful for demographic studies of LGRBs and studies of individual BATSE events.

연구 동기 및 목표

• 대부분의 BATSE LGRBs에 대해 적색편이 측정치가 부족하여 인구학적 및 인구 연구가 어려운 문제를 해결하기 위해.
• BATSE의 LGRB 탐지에서 발생하는 강력한 선택 효과와 표본 불완전성으로 인해 이전의 적색편이 추정치가 편향되는 문제를 수정하기 위해.
• 내재된 순간 방출 특성인 Liso, Eiso, Epz, T90z 및 적색편이 분포를 사용하여 통계적으로 탄탄하고 물리적으로 타당한 방법으로 적색편이를 추정하기 위해.
• 모든 1,366개의 BATSE LGRBs에 대한 적색편이 확률 분포를 공개하고 기계로 읽을 수 있는 형식으로 제공하여 향후 통계적 및 인구 연구를 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 내재된 순간 방출 특성(Liso, Eiso, Epz, T90z)의 4차원 공동 분포를 다변량 로그정규 분포로 모델링하기.
• BATSE의 에너지 의존 탐지 임계값과 기기 반응 함수를 통합하여 선택 효과와 표본 불완전성을 고려하기.
• LGRBs가 우주의 항성 형성률을 따라야 한다는 가정을 통해 적색편이 분포를 물리적으로 타당한 천체물리적 프레임워크에 고정하기.
• 관측된 BATSE 복사율 및 스펙트럼 데이터를 바탕으로 후행 확률 분포를 도출하기 위해 베이지안 추론 적용하기.
• 다변량 분포의 모수를 제약하기 위해 알려진 적색편이를 가진 소규모 LGRB 서브셋을 사용하여 모델 校정하기.
• 문헌에서 유래한 현상학적 고에너지 상관관계를 기반으로 예측된 적색편이와 비교하여 방법의 유효성 검증하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 측정된 적색편이가 없는 대부분의 BATSE LGRBs에 대해 어떻게 신뢰할 수 있는 적색편이를 추정할 수 있는가?
• RQ2 BATSE의 탐지 시스템에서 발생하는 선택 효과와 표본 불완전성이 관측된 순간 방출 특성과 적색편이 간의 현상학적 상관관계를 어느 정도 왜곡하는가?
• RQ3 물리적으로 타당한 다변량 통계 모델을 기반으로 유도된 적색편이 추정치는 이전의 현상학적 관계(예: 지연-광도 및 변동성-광도 관계)에 기반한 추정치와 어떻게 비교되는가?
• RQ4 새로운 적색편이 추정치와 기존의 고에너지 상관관계에서 도출된 추정치 사이의 진정된 상관관계 수준은 무엇인가?
• RQ5 통계적으로 일관되고 천체물리학적으로 기반을 둔 전체 BATSE LGRB 인구에 대한 적색편이 목록을 구성할 수 있는가?

주요 결과

• 모델은 1,366개의 BATSE LGRBs에 대해 적색편이를 예측하며, 50% 신뢰도 불확실성은 0.7, 90% 신뢰도 불확실성은 1.7이다.
• 새로운 적색편이 추정치는 이전의 지연-광도 및 변동성-광도 관계에 기반한 추정치와 강하게 불일치하며, 이는 이러한 상관관계가 표본 불완전성으로 인해 심하게 편향되었음을 시사한다.
• 새로운 추정치와 경도-광도 관계에서 유도된 추정치 사이에 약한 그러나 통계적으로 유의미한 상관관계(r ≈ 0.26)가 존재하여 일부 현상학적 모델과의 부분적 일관성을 시사한다.
• 본 연구는 BATSE의 탐지 임계값과 에너지 의존 감도로 인한 선택 효과가 문헌에 기록된 관측된 고에너지 상관관계를 강력하게 형성하고 있음을 입증한다.
• 적색편이 확률 분포 목록은 https://github.com/shahmoradi/BatseRedshiftEstimates 에서 공개되어 기계로 읽을 수 있는 형식으로 제공되며, 공동체가 인구학적 및 개별 사건 연구에 활용할 수 있다.