从压缩光度图像捕获星系星际形成活动
星系天体物理
2025-08-01 v1
摘要
我们提出了一种用于分类星系星际形成活动的新方法。该方法利用约124,000个光学颜色合成图像和来自Sloan Digital Sky Survey的近距离星系光度数据(0.01<z<0.06)，以及来自OSSY目录的后续光谱线测量数据，结合Vision Transformer机器学习技术，演示了仅使用JPEG格式的星系图像即可直接确定星际形成活动是否占主导地位，无需进行传统的光谱分析，如辐射线诊断图。我们预计该方法在当前和未来大规模调查中具有显著的应用潜力，如Euclid、暗能量 surveys(DES)和Legacy Survey of Space and Time(LSST)。
引用
@article{arxiv.2507.23019,
title = {Capturing star formation activity from compressed photometric images of galaxies},
author = {Kyuseok Oh and M. Dennis Turp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.23019},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in ApJ