用于天文星表子集的选择函数工具箱
天体物理仪器与方法
2022-01-05 v1 星系天体物理
太阳与恒星天体物理
摘要
大型星表在天文学中无处不在,但大多数科学分析都是通过对星表量施加选定截断、从这些星表中选取的较小样本上进行的。该科学样本的选择函数——即星表中的恒星满足这些截断从而进入样本的概率——因而对每项科学分析都是唯一的。我们创建了一个通用框架,可灵活地根据位置、星等与颜色估计从星表抽取样本的选择函数。我们的方法独特之处在于使用二项似然,并通过高斯过程与球谐函数考虑选择函数在位置、星等与颜色上的关联。我们创建了一个实现该框架的新开源 Python 包 selectionfunctiontoolbox,并用它针对 APOGEE DR16 红巨星样本(作为 2MASS 的子集)做了三种不同的选择函数估计,每种估计使用了递增量的 APOGEE 选源技术知识。在 companion paper 中,我们应用我们的方法推导了 Gaia EDR3 的天测与光谱选择函数估计。我们的框架将使天体物理学家能够轻而易举地估计他们为回答科学问题所选定自定义恒星样本本应使用的选择函数。
引用
@article{arxiv.2111.04126,
title = {A selection function toolbox for subsets of astronomical catalogues},
author = {Douglas Boubert and Andrew Everall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.04126},
year = {2022}
}
备注
Accepted in MNRAS. selectionfunctiontoolbox available at: https://github.com/gaiaverse/selectionfunctiontoolbox