[论文解读] Testing the Consistency of Dust Laws in SN Ia Host Galaxies: A BayeSN Examination of Foundation DR1

Stephen Thorp, Kaisey S. Mandel+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2021

Gamma-ray bursts and supernovae参考文献 13被引用 5

一句话总结

本研究将分层贝叶斯模型 BayeSN 应用于来自 Foundation DR1 巡天的 157 个近邻 Ia 型超新星，利用完整的 griz 光曲线，检验低质量与高质​​量宿主星系中尘埃律的一致性。结果表明，两类宿主星系的 R_V 值（2.84 ± 0.31 与 2.58 ± 0.23）之间无显著差异，二者均与全局 R_V = 2.61 ± 0.21 一致，结论为宿主星系质量相关的尘埃性质无法解释 Ia 型超新星距离中的传统质量步长。

ABSTRACT

ABSTRACT We apply BayeSN, our new hierarchical Bayesian model for the SEDs of Type Ia supernovae (SNe Ia), to analyse the griz light curves of 157 nearby SNe Ia (0.015 < z < 0.08) from the public Foundation Supernova Survey data set. We train a new version of BayeSN, continuous from 0.35 to 0.95 μm, which we use to model the properties of SNe Ia in the rest-frame z-band, study the properties of dust in their host galaxies, and construct a Hubble diagram of SN Ia distances determined from full griz light curves. Our griz Hubble diagram has a low total RMS of 0.13 mag using BayeSN, compared to 0.16 mag using SALT2. Additionally, we test the consistency of the dust law RV between low- and high-mass host galaxies by using our model to fit the full time- and wavelength-dependent SEDs of SNe Ia up to moderate reddening (peak apparent B − V ≲ 0.3). Splitting the population at the median host mass, we find RV = 2.84 ± 0.31 in low-mass hosts, and RV = 2.58 ± 0.23 in high-mass hosts, both consistent with the global value of RV = 2.61 ± 0.21 that we estimate for the full sample. For all choices of mass split we consider, RV is consistent across the step within ≲ 1.2σ. Modelling population distributions of dust laws in low- and high-mass hosts, we find that both subsamples are highly consistent with the full sample’s population mean μ(RV) = 2.70 ± 0.25 with a 95 per cent upper bound on the population σ(RV) < 0.61. The RV population means are consistent within ≲ 1.2σ. We find that simultaneous fitting of host-mass-dependent dust properties within our hierarchical model does not account for the conventional mass step.

研究动机与目标

• 检验 Ia 型超新星宿主星系的尘埃律（以 R_V 表征）在低质量与高质​​量宿主星系之间是否存在差异。
• 评估宿主星系质量相关的尘埃性质是否可解释 Ia 型超新星哈勃残差中观测到的“质量步长”。
• 通过分层贝叶斯框架对完整的时间-波长依赖光谱能量分布（SED）进行建模，以改进 Ia 型超新星的距离测量。
• 在统计稳健的群体水平模型下，评估不同宿主星系质量区间内 R_V 值的一致性。

提出的方法

• 将 BayeSN（一种用于 Ia 型超新星光谱能量分布的分层贝叶斯模型）应用于来自 Foundation DR1 的 157 个低红移 Ia 型超新星（0.015 < z < 0.08）。
• 从 0.35–0.95 μm 波段训练连续 SED 模型，以实现对本征 z 波段的精确建模与尘埃律估计。
• 利用群体水平的分层模型，同时拟合 Ia 型超新星光曲线与宿主星系尘埃性质（包括 R_V）。
• 以宿主星系恒星质量的中位数为界，将样本划分为低质量与高质​​量宿主星系，以比较两类星系的尘埃律。
• 利用后验分布检验不同宿主质量组之间 R_V 值的一致性，并评估 R_V 的群体水平变异性。
• 利用完整的 g r i z 光曲线构建哈勃图，以比较 BayeSN 与 SALT2 方法在距离精度上的表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 Ia 型超新星宿主星系中，尘埃律参数 R_V 在低质量与高质​​量宿主星系中是否存在系统性差异？
• RQ2 宿主星系质量相关的尘埃性质是否可解释 Ia 型超新星哈勃残差中观测到的“质量步长”？
• RQ3 低质量与高质​​量宿主星系群体中 R_V 值的一致性如何？群体水平的 R_V 变异性是多少？
• RQ4 与传统方法（如 SALT2）相比，分层贝叶斯模型 BayeSN 是否能提升距离测量的精度？
• RQ5 推断出的 R_V 值是否与整个样本的单一全局尘埃律一致？

主要发现

• 低质量宿主星系的 R_V 值为 2.84 ± 0.31，高质​​量宿主星系的 R_V 值为 2.58 ± 0.23，二者均与全局 R_V = 2.61 ± 0.21 一致。
• 低质量与高质​​量宿主星系之间 R_V 的差异在 1.2σ 以内，表明无统计显著差异。
• 两类宿主星系子样本均与整个样本的群体平均 R_V（2.70 ± 0.25）一致，群体散射 σ(R_V) 的 95% 上限小于 0.61。
• BayeSN 哈勃图的总均方根（RMS）为 0.13 mag，优于 SALT2 的 0.16 mag。
• 未发现同时拟合宿主星系质量相关的尘埃性质可解释传统质量步长的证据。
• 结果表明，宿主星系质量组之间尘埃律的差异不太可能是 Ia 型超新星质量步长的根本原因。