一种识别超亮超新星并探究其多样性的统计方法
高能天体物理现象
2018-03-14 v2 宇宙学与河外天体物理
天体物理仪器与方法
摘要
我们研究在不包含任意星等阈值的情况下，利用测光分析识别贫氢超亮超新星（SLSNe I）。我们从文献中汇集了先前分类的 SLSNe I 同质样本，并使用高斯过程拟合其光变曲线。根据拟合结果，我们识别出四个在相关时具有高度统计显著性的测光参数，并将它们组合在一个传达其光度和颜色演化信息的参数空间中。该参数空间给出了 SLSNe I 的新定义，可用于分析已有和未来的瞬变源数据集。我们发现 90% 先前分类的 SLSNe I 符合我们的新定义。我们还结合测光演化与光谱信息（即光球速度和速度梯度）检验了 SLSNe I 两个子类的证据。聚类分析揭示了两个不同群体的存在。‘快’ SLSNe 表现出快光变曲线和颜色演化、大速度以及大速度梯度。‘慢’ SLSNe 表现出慢光变曲线和颜色演化、小膨胀速度以及几乎不存在的速度梯度。最后，我们讨论了我们的分析对理解 SLSNe 供能机制的影响，以及它们作为当前和未来巡天中宇宙学探针的应用。
引用
@article{arxiv.1711.03787,
title = {A statistical approach to identify superluminous supernovae and probe their diversity},
author = {C. Inserra and S. Prajs and C. P. Gutierrez and C. Angus and M. Smith and M. Sullivan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.03787},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 9 figures, accepted by ApJ on 23/01/2017