[論文レビュー] Quasar Classification Using Color and Variability

Christina Peters, Gordon T. Richards+7 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2015

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 1被引用数 27

ひとこと要約

本論文は、SDSSストライプ82の光学的色と複数エポックにわたる変動性を組み合わせたベイジアンクェーサー選別法を提示し、高い完全性（97％）と効率（97％）でクェーサー候補を特定する。光度計色、変動性の構造関数、分光訓練データを統合することで、特に色ベースの手法が失敗する高赤方偏移クェーサー（2.7 < z < 3.5）において優れた性能を発揮する。

ABSTRACT

We conduct a pilot investigation to determine the optimal combination of color and variability information to identify quasars in current and future multi-epoch optical surveys. We use a Bayesian quasar selection algorithm (Richards et al. 2004) to identify 35,820 type 1 quasar candidates in a 239 square degree field of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Stripe 82, using a combination of optical photometry and variability. Color analysis is performed on 5-band single- and multi-epoch SDSS optical photometry to a depth of r ~22.4. From these data, variability parameters are calculated by fitting the structure function of each object in each band with a power law model using 10 to &gt;100 observations over timescales from ~1 day to ~8 years. Selection was based on a training sample of 13,221 spectroscopically-confirmed type-1 quasars, largely from the SDSS. Using variability alone, colors alone, and combining variability and colors we achieve 91%, 93%, and 97% quasar completeness and 98%, 98%, and 97% efficiency respectively, with particular improvement in the selection of quasars at 2.7

研究の動機と目的

• 大規模な調査に適した、光学的色と複数エポックにわたる変動性を組み合わせた堅牢な光度計クェーサー選別法の開発。
• 特に、クェーサーと星の色が類似する高赤方偏移クェーサー（2.7 < z < 3.5）において、色のみに依存する手法の限界を克服すること。
• 分光的フォローアップに完全に依存せず、深さと広範囲をカバーする調査におけるクェーサー検出の効率と完全性を向上させること。
• 光度関数の研究に使用可能な、十分な純度と統計的に補正可能な不完全性を持つクェーサーのカタログを生成すること。
• LSSTのような将来の調査に備えて、色、変動性、アストロメトリーの統合を検証するスケーラブルなフレームワークを整えること。

提案手法

• SDSSの13,221個の分光的に確認されたタイプ1クェーサーを用いてトレーニングされた、ベイジアンクェーサー選別アルゴリズム（Richards et al. 2004）を用いる。
• 5バンドの単一および複数エポックのSDSS光度計測定値（r ~ 22.4）を分析し、光学的色と変動性パラメータを導出する。
• 1日から約8年までの時間スケールで、構造関数へのべき乗則フィットを用いて変動性を計算し、対象ごとに10～100個以上の観測を用いる。
• 色と変動性の特徴を統合した統合尤度モデルを用い、赤方偏移に依存する事前確率を組み込むことでクェーサーの確率を計算する。
• アストロメトリックパラメータと多波長データ（VHS、WISE）を組み込み、赤方偏移推定と汚染制御を向上させる。
• 色カット（式10–12）を適用し、SDSS、JHK、アストロメトリーからの写真赤方偏移の確率密度関数（PDF）を用いて、クェーサー確率と赤方偏移推定を精緻化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 光学的色と複数エポックにわたる変動性の組み合わせは、色のみに依存する手法に比べ、クェーサー分類の性能をどの程度向上させるか？
• RQ2 色ベースの手法が失敗する高赤方偏移領域（2.7 < z < 3.5）において、ベイジアン選別手法の性能はいかなるものか？
• RQ3 変動性のみ、または色と組み合わせた場合、誤検出の削減と選別効率の向上にどの程度寄与するか？
• RQ4 アストロメトリーと多波長光度計測定（JHK、WISE）を組み込むことで、赤方偏移推定とクェーサー確率の補正はどの程度向上するか？
• RQ5 得られた光度計クェーサーのカタログは、分光的確認なしに、光度関数推定などの科学的分析に使用可能か？

主な発見

• 色と変動性を併用することで、97％のクェーサー完全性と97％の効率を達成し、色のみ（93％完全性、98％効率）や変動性のみ（91％完全性、98％効率）の手法を上回る性能を発揮する。
• クェーサーと星の光学的色が類似する赤方偏移範囲（2.7 < z < 3.5）において、クェーサー検出が顕著に向上する。
• 確認されていないクェーサー候補22,867個のうち95.7％が、i ~ 19.9より暗く、SDSSストライプ82における分光的フォローアップの限界を超えるため、これまでに見逃された候補が多数含まれている。
• i = 19.9より明るい領域において5.7％のクェーサー候補の増加は、高赤方偏移または低光度クェーサーを回復できる能力を示している。
• 得られたクェーサー標本は十分な純度と統計的に補正可能な不完全性を有しており、分光的結果と同等の光度関数を生成可能である。
• SDSS、JHK、アストロメトリーからの赤方偏移確率密度関数（PDF）は、アストロフォトメトリック赤方偏移における平均色（g-i）から3σ以内に99％の対象が収束しており、精度が向上している。