基于天文信息学方法在 Fornax 深场巡天中搜寻球状星团
天体物理仪器与方法
2019-10-15 v1
摘要
近年来，天文信息学（Astroinformatics）已成为天文学诸多领域中被明确定义的范式。在本工作中，我们展示了一种多学科方法的潜力，利用 VLT 巡天望远镜产生的多波段测光数据，借助自动自适应方法，在 Fornax 星系群中识别球状星团（GCs）。本工作所分析的数据是以 Fornax 星系群核心为中心的深层、多波段、部分重叠的图像。我们采用神经气体（Neural-Gas）模型——一种纯粹的聚类机器学习方法——来进行 GC 探测，同时利用一种新颖的特征选择方法（LAB）进行参数空间分析与优化。我们证明，基于天文信息学的方法能够提供在纯度和完备性方面与单波段 HST 数据（Brescia 等人 2012）以及分别基于形态-测光（Cantiello 等人 2018b）和 PCA 分析（D'Abrusco 等人 2015）使用本工作所讨论的相同数据的方法所得结果相当的 GC 样本。
引用
@article{arxiv.1910.01884,
title = {Astroinformatics based search for globular clusters in the Fornax Deep Survey},
author = {Giuseppe Angora and Massimo Brescia and Stefano Cavuoti and Maurizio Paolillo and Giuseppe Longo and Michele Cantiello and Massimo Capaccioli and Raffaele D'Abrusco and Giuseppe D'Ago and Michael Hilker and Enrica Iodice and Steffen Mieske and Nicola Napolitano and Reynier Peletier and Vincenzo Pota and Thomas Puzia and Giuseppe Riccio and Marilena Spavone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.01884},
year = {2019}
}
备注
29 pages, 14 figures