AGILE：Rubin-LSST 的 AGN、星系和恒星端到端模拟 I. 软件描述与首批数据发布
摘要
当代大规模巡天项目，如 Vera C. Rubin 天文台的空间与时间遗产巡天（LSST）和 Euclid，在大数据时代为研究 AGN 的群体层面提供了前所未有的发现潜力。然而，一个主要挑战是仅从光学/近红外测光或变光数据中准确识别和分类 AGN。为了优化 AGN 的选择、分类和系统误差，以及测试不同的数据分析工具，我们推出了 AGILE（AGNs In the LSST Era），一款 LSST 端到端模拟软件。AGILE——作为 INAF LSST 实物贡献的一部分开发——能够模拟 LSST 和 Euclid 中预期的 AGN 群体。我们基于现有的星系和恒星模拟构建 AGILE，同时基于经验关系开发了 AGN 建模方案。AGILE 根据观测到的 AGN 吸积率分布为完整星系样本填充 AGN，并为每个 AGN 分配光学/紫外谱能量分布。AGN 的光学变光特性通过与 AGN 物理参数关联的阻尼随机游走模型添加。最后，AGILE 生成类似 LSST 的图像及相关数据产品。利用 AGILE，我们构建了一个 的完整模拟真值目录，涵盖 AGN、星系和恒星，参数范围为 、（AGN 和星系）以及 （恒星）。我们进行了一次试点模拟（AGILE DR1），包含 COSMOS 场中按照巡天策略观测长达三年的 LSST 运行。我们使用 AGILE DR1 来量化 LSST 科学流程在恢复 AGN、星系和恒星真实流量方面的准确性。我们使用典型的颜色-颜色和变光选择来量化 LSST 在恢复 I 型 AGN 方面的完整度和纯度。我们共享 AGILE DR1 数据集，作为进一步科学利用的理想测试平台。
引用
@article{arxiv.2603.15729,
title = {AGILE: an end-to-end Rubin-LSST simulation of AGNs, galaxies, and stars I. Software description and first data release},
author = {A. Viitanen and A. Bongiorno and I. Saccheo and A. Grazian and M. Paolillo and V. Petrecca and D. De Cicco and D. Roberts and F. Shankar and V. Allevato and E. Merlin and D. Ilić and A. B. Kovačević G. De Somma and M. Di Criscienzo and L. Girardi and M. Marconi and A. Mazzi and G. Pastorelli and M. Trabucchi and T. Ananna and R. J. Assef and W. N. Brandt and M. Brescia and A. W. Graham and G. Li and D. Marsango and A. Peca and M. Polioudakis and C. M. Raiteri and B. Rani and C. Ricci and G. Richards and M. Salvato and S. Satheesh-Sheeba and R. Shirley and S. Tang and M. J. Temple and F. Tombesi and I. Yoon and F. Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.15729},
year = {2026}
}
备注
21+5 pages, 17 figures, accepted for publication in A&A