SRGz: классификация точечных рентгеновских источников еРОЗИТА в области 1%DESI и калибровка фотометрических красных смещений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается популяция точечных рентгеновских источников двухлетнего обзора СРГ/еРОЗИТА в области 1%-го спектроскопического обзора DESI в восточной галактической полусфере (eROSITA-1%DESI-East). Рассматриваемые данные сочетают в себе большую площадь обзора (91.4 кв. градусов) и рекордно высокую полноту (90–95%) спектроскопии оптических компаньонов рентгеновских источников с потоком FX,0.5–2 ≥ 1.5×10–14 эрг с–1 см–2. Мы сравниваем результаты фотометрических (SRGz) и спектральных/астрометрических измерений (DESI EDR, SDSS, HELP, GAIA) классов и красных смещений объектов в зависимости от их рентгеновского потока. Нами отмечается высокая точность фотометрических красных смещений, полученных моделями SRGz для рентгеновских источников в двухлетнем обзоре неба еРОЗИТА (в области покрытия фотометрических обзоров DESI Legacy Imaging Surveys/Pan-STARRS1/SDSS): стандартное отклонение σNMAD ≈ 4% и доля выбросов на уровне n>0.15 = 7–8.5% (для оптических компаньонов рентгеновских источников с FX,0.5–2 ≥ 1.5 × 10–14 эрг с–1 см–2). Прогнозы photo-z рентгеновских источников в SRGz имеют негауссовый характер; качество калибровки PDF(z) важно для точной оценки доверительных интервалов прогноза красных смещений. Предложен новый метод постобработки вероятностных прогнозов photo-z, основанный на двухтемпературной коррекции распределения PDF(z). Подход позволяет значительно улучшить калибровку вероятностных прогнозов и доверительных интервалов фотометрических красных смещений рентгеновских источников еРОЗИТА.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Мещеряков

Институт космических исследований РАН; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносва

Автор, ответственный за переписку.
Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва; Москва

Г. А. Хорунжев

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

С. А. Воскресенская1

Институт космических исследований РАН; НИУ Высшая школа экономики

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва; Москва

П. С. Медведев

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

М. Р. Гильфанов

Институт космических исследований РАН; Институт им. Макса Планка

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва; Германия, Гаршинг

Р. А. Сюняев

Институт космических исследований РАН; Институт им. Макса Планка

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва; Германия, Гаршинг

Список литературы

  1. DESI коллаборация и др. (DESI Collaboration, G. Adame, J. Aguilar, S. Ahlen, S. Alam, G. Aldering, et al.), arXiv e-prints, p. arXiv:2306.06308 (2023).
  2. Алмейда и др. (A. Almeida, S.F. Anderson, M. Argudo-Fernández, C. Badenes, K. Barger, J.K. Barrera-Ballesteros, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 267, 44 (2023).
  3. Ананна и др. (T.T. Ananna, M. Salvato, S. LaMassa, C.M. Urry, N. Cappelluti, C. Cardamone, et al.), Astrophys. J. 850, 66 (2017).
  4. Брейман (L. Breiman), Machine Learn. 45, 5 (2001).
  5. Брешиа и др. (M. Brescia, M. Salvato, S. Cavuoti, T.T. Ananna, G. Riccio, S.M. LaMassa, et al.), MNRAS 489, 663 (2019).
  6. Буренин Р.А., Письма в Астрон. журн. 48, 167 (2022) [R.A. Burenin, Astron. Lett. 48, 153 (2022)].
  7. Ванг (C. Wang), arXiv e-prints, p. arXiv:2308.01222 (2023).
  8. Ву, Шен (Q. Wu and Y. Shen), Astrophys. J. Suppl. Ser. 263, 42 (2022).
  9. Гомес и др. (Z. Gomes, M.J. Jarvis, I.A. Almosallam, and S.J. Roberts), MNRAS 475, 331 (2018).
  10. Д’Инсанто, Полстерер (A. D’Isanto and K.L. Polsterer), Astron. Astrophys. 609, A111 (2018).
  11. Дей и др. (A. Dey, D.J. Schlegel, D. Lang, R. Blum, K. Burleigh, X. Fan, et al.), Astron. J. 157, 168 (2019).
  12. Динардо и др. (J. Dinardo, N. Fortin, and T. Lemieux), Econometrica 64, 1001 (1996).
  13. Дэвид (A.P. Dawid), J. Royal Statistic. Soc.: Ser. A (General) 147, 278 (1984).
  14. Карраско Кинд, Бруннер (M. Carrasco Kind and R.J. Brunner), MNRAS432, 1483 (2013).
  15. Коллаборация Euclid и др. (Euclid Collaboration, G. Desprez, S. Paltani, J. Coupon, I. Almosallam, A. Alvarez-Ayllon, et al.), Astron. Astrophys. 644, A31 (2020).
  16. Лин и Джеон (Y. Lin and Y. Jeon), J. Am. Statistic. Associat. 101, 578 (2006).
  17. Люк и др. (B.W. Lyke, A.N. Higley, J.N. McLane, D.P. Schurhammer, A.D. Myers, A.J. Ross, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 250, 8 (2020).
  18. Майнсхаузен (N. Meinshausen), J. Machine Learn. Res. 7, 983 (2006).
  19. Медведев П.С., Гильфанов М.Р., Сазонов С.Ю. и др., Письма в Астрон. журн. 49, 35 (2023) [P.S. Medvedev, M.R. Gilfanov, S.Y. Sazonov, R.A. Sunyaev, and G.A. Khorunzhev, Astron. Lett. 48, 735 (2022)].
  20. Мейнзер и др. (A. Mainzer, J. Bauer, T. Grav, J. Masiero, R.M. Cutri, J. Dailey, et al.), Astrophys. J. 731, 53 (2011).
  21. Мещеряков А.В., Глазкова В.В., Герасимов С.В., Машечкин И.В., Письма в Астрон. журн. 44, 801 (2018) [A.V. Meshcheryakov, V.V. Glazkova, S.V. Gerasimov, and I.V. Mashechkin, Astron. Lett. 44, 735 (2018)].
  22. Мещеряков А.В., Борисов В.Д., Хорунжев Г.А. и др., Письма в Астрон. журн. 49, 441 (2023) [A.V. Meshcheryakov, V.D. Borisov, G.A. Khorunzhev, P.A. Medvedev, M.R. Gilfanov, M.I. Belvedersky, et al., Astron. Lett. 49, 359 (2023)].
  23. Мозафари и др. (A. Sadat Mozafari, H. Siqueira Gomes, W. Leao, S. Janny, and C. Gagn´e), arXiv e-prints, p. arXiv:1810.11586 (2018).
  24. Ньюман, Груен (J.A. Newman and D. Gruen), Ann. Rev. Astron. Astrophys. 60, 363 (2022).
  25. Павлинский и др. (M. Pavlinsky, A. Tkachenko, V. Levin, N. Alexandrovich, V. Arefiev, V. Babyshkin, et al.), Astron. Astrophys. 650, A42 (2021).
  26. Платт (J. Platt), Adv. Large Margin Classif. 10 (2000).
  27. Предель и др. (P. Predehl, R. Andritschke, V. Arefiev, V. Babyshkin, O. Batanov, W. Becker, et al.), Astron. Astrophys. 647, A1 (2021).
  28. Райт и др. (E.L. Wright, P.R.M. Eisenhardt, K. Mainzer, M.E. Ressler, R.M. Cutri, T. Jarrett, et al.), Astron. J. 140, 1868 (2010).
  29. Сюняев и др. (R. Sunyaev, V. Arefiev, V. Babyshkin, A. Bogomolov, K. Borisov, M. Buntov, et al.), Astron. Astrophys. 656, A132 (2021).
  30. Танг и др. (C. Tang, D. Garreau, and U. von Luxburg), in S. Bengio, H. Wallach, H. Larochelle, K. Grauman, N. Cesa-Bianchi, and R. Garnett (Es.), Adv. in Neural Information Processing Systems, Vol. 31, Curran Associates, Inc. (2018).
  31. Чамберс и др. (K.C. Chambers, E.A. Magnier, N. Metcalfe, H.A. Flewelling, M.E. Huber, C.Z. Waters, et al.), arXiv e-prints, p. arXiv:1612.05560 (2016).
  32. Ширли и др. (R. Shirley, K. Duncan, M.C. Campos Varillas, P.D. Hurley, K. Malek, Y. Roehlly, et al.), MNRAS 507, 129 (2021).
  33. Шмидт и др. (S.J. Schmidt, A.I. Malz, J.Y.H. Soo, I.A. Almosallam, M. Brescia, S. Cavuoti, et al.), MNRAS 499, 1587 (2020).
  34. Шоссидон и др. (E. Chaussidon, C. Y`eche, N. Palanque-Delabrouille, D.M. Alexander, J. Yang, S. Ahlen, et al.), Astrophys. J. 944, 107 (2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение точечных рентгеновских объектов еРОЗИТА в области обзора eRo-1DESI-East по рентгеновскому потоку в диапазоне 0.5–2 кэВ. Отдельно показаны распределения для двух площадок вблизи северного полюса эклиптики (eRo-SV3-NEP) и для всех остальных площадок обзора (eRo-SV3–9). Вертикальными штриховыми линиями отмечены пороговые рентгеновские потоки для яркой, средней и слабой выборок обзора: (“bright”) FX,0.5–2 ≥ 4 × 10–14 эрг с–1 см–2, (“medium”) 1.5 × 10–14 ≤ FX,0.5–2 < 4 × 10–14 эрг с–1 см–2, (“faint”) 6 × 10–15 ≤ FX,0.5–2 < < 1.5 × 10–14 эрг с–1 см–2.

Скачать (238KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Матрицы путаницы фотометрической классификации (верхняя панель) и графики точность–полнота (Precision–Recall, нижняя панель) для трех выборок eRosita-1%DESI-East: “bright” (слева), “medium” (в центре) и “faint” (справа). На графиках Precision–Recall показаны кривые классификации рентгеновских звезд (STAR), рентгеновских объектов, имеющих оптический спектр квазара (QSO), и спектр галактики (GALAXY). В подписи к кривым приведены значения средней точности, достигаемой при отборе объектов каждого класса.

Скачать (378KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Верхняя панель: диаграмма рассеяния фотометрических красных смещений для трех выборок оптических компаньонов рентгеновских источников. Нижняя панель: зависимость нормированного отклонения фотометрического красного смещения (∆znorm) от звездной величины в фильтре r. Кружки и ромбы на графиках – объекты со спектроскопическими измерениями DESI EDR и других обзоров соответственно. За пределами черных штриховых линий находится область катастрофических выбросов в измерениях photo-z. На графиках можно видеть, как меняется точность photo-z (по величине разброса ∆znorm и появлению выбросов) в зависимости от рентгеновского и оптического потоков объекта.

Скачать (635KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Диаграммы рассеяния фотометрических красных смещений для рентгеновских источников eRosita-1%DESI-East для разных фотометрических и спектроскопических классов внегалактических рентгеновских источников (которые рассматривались в п. 4.1). На графиках показаны только объекты со спектральной классификацией DESI LIS (QSO – верхняя панель графиков, GALAXY – нижняя панель графиков). Фотометрические квазары показаны на графиках слева, фотометрические галактики – справа. На всех графиках разными символами и цветом показаны объекты в разных диапазонах по параметру надежности оценок photo-z (zConf): zConf > 0.6 (малиновые треугольники), 0.4 ≤ zConf ≤ 0.6 (красные кружки), 0.3 < zConf ≤ 0.4 (синие плюсы), zConf ≤ 0.3 (голубые кресты). За пределами черных штриховых линий находится область катастрофических выбросов (∆znorm > 0.15) в измерениях photo-z.

Скачать (707KB)
Метаданные
6. Рис 5. Распределения отклонений ∆z = zsp – zph точечных прогнозов SRGz фотометрических красных смещений рентгеновских источников, нормированных на оценку стандартного отклонения σNMAD, для выборок источников eRosita-1%DESI-East в разных интервалах по рентгеновскому потоку: “bright” (слева), “medium” (в центре) и “faint” (справа). Штриховыми линиями показаны нормальные распределения с нулевым средним и единичной дисперсией. Из графиков следует, что измерения фотометрических красных смещений рентгеновских источников в SRGz имеют существенно негауссовый характер. Обращает на себя внимание как избыток объектов в крыльях распределения, так и их существенно несимметричная форма.

Скачать (214KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Примеры вероятностных прогнозов PDF(z), сделанных моделями SRGz для объектов выборок “bright” (верхняя панель), “medium” (средняя панель) и “faint” (нижняя панель). Эмпирическое распределение PS(z) показано в виде гистограммы голубого цвета, PKDE(z) – штриховая синяя линия на графиках. Калиброванные эмпирические распределения PS(z) показаны в виде гистограмм красного цвета, калиброванные функции ядерной оценки плотности распределения PKDE(z) показаны сплошной красной линией на графиках. Параметры модели двухтемпературной калибровки подписаны в заголовке графиков. Вертикальные пунктирная и штриховая линии обозначают точечный прогноз фотометрического красного смещения (zph) и спектральное красное смещение (zsp) объекта соответственно. На верхнем графике фотометрическое красное смещение объекта очень хорошо согласуется с результатом спектроскопических измерений. Два других источника демонстрируют расхождения между измерениями zph и zsp. Наибольшее расхождение между фотометрическим и спектральным измерениями демонстрирует объект на средней панели. Также здесь хорошо виден мультимодальный характер прогнозов photo-z рентгеновских квазаров по выбранной системе широкополосных фильтров: PDF(z) имеет в этом случае несколько пиков, одному (наиболее вероятному) из которых следует прогноз photo-z, в другом лежит спектральное измерение красного смещения.

Скачать (563KB)
Метаданные
8. Рис. 7. PIT-диаграммы (вверху) и QQ-диаграммы (внизу) иллюстрируют калибровку вероятностных прогнозов фотометрических красных смещений SRGz для трех выборок рентгеновских источников eRosita-1%DESI-East: “bright” (слева), “medium” (в центре) и “faint” (справа). Вероятностные прогнозы с идеальной калибровкой соответствуют горизонтальной прямой линии на PIT-диаграмме и диагонали графика квантилей (показаны черными штриховыми линиями на графиках). PIT-диаграмма для вероятностных прогнозов SRGz до и после калибровки показана соответственно в виде закрашенной синей гистограммы и сплошной красной линией на верхней панели графиков. Соответствующие QQ-диаграммы прогнозов SRGz показаны синими пунктирными линиями (до калибровки) и сплошными красными линиями (после калибровки) на нижней панели рисунка. Значения параметров метода калибровки PDF(z) приведены над верхней панелью графиков.

Скачать (391KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024