对LINER起源及其与演化恒星联系的机器学习视角
星系天体物理
2024-10-29 v1
摘要
识别星系中占主导地位的电离源对于理解其形成与演化至关重要。传统上，光谱分类依赖于使用强发射线以及Baldwin、Phillips和Terlevich (BPT)图来判定主导电离源。电离源传统上通过BPT图中的发射线比率来确定。低电离核发射区(LINERs)是一类观测上可识别但起源尚不清楚的电离机制，不同于恒星形成区和活动星系核(AGN)的情况。LINERs通常存在于早型星系中，常与低光度AGN活动相关，但也可能由老化恒星族群（尤其是后渐近巨分支(p-AGB)恒星）提供能量。在本研究中，我们采用基于机器学习的编码器Spender来分析完整的MaNGA积分场单元(IFU)光谱，并识别LINERs的关键光谱特征。通过检查这些空间像素的连续谱和发射线，我们的方法旨在揭示隐藏的模式，并更好地理解主导电离源。我们在此工作中表明，基于神经网络的编码器能够仅从恒星连续谱中识别出LINER源。LINER区域下恒星族群的特征与演化后的低质量恒星一致，这意味着驱动LINER发射的源可能是p-AGB恒星而非AGN活动。
引用
@article{arxiv.2410.20156,
title = {A closer look at the origin of LINER emission and its connection to evolved stars with a machine learning classification scheme},
author = {Ahmad Nemer and Ivan Katkov and Jospeh Gelfand and Changhyun Cho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.20156},
year = {2024}
}