利用星系形态学表征测光红移概率密度函数的改进
宇宙学与河外天体物理
2021-07-09 v1 天体物理仪器与方法
摘要
本工作中，我们研究了星系形态学对测光红移（photo-）概率密度函数（PDFs）的影响。除 宽波段外，还将半径、轴比、面亮度及 S\'ersic 指数等星系形态参数作为附加输入参数，利用机器学习测光红移算法 ANNz2 对来自加拿大-法国-夏威夷望远镜 Stripe-82（CS82）巡天的星系进行训练与测试。评估了连续排序概率分数（CRPS）、概率积分变换（PIT）、贝叶斯赔率参数乃至 PDF 的宽度与高度等指标，并在训练过程中使用不同数量输入参数时进行比较。我们发现，将星系形态加入训练后 CRPS 与 PDF 宽度均有改善，且当宽波段星等数量缺乏时改善尤为明显。
引用
@article{arxiv.2107.03589,
title = {Characterising Improvements in Photometric Redshift Probability Density Functions with Galaxy Morphology},
author = {John Y. H. Soo and Benjamin Joachimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.03589},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 1 figure, published in the Proceedings of the 14th Asia-Pacific Physics Conference (APPC) held in Kuching, Malaysia on 17-22 November 2019