使用稀疏函数数据主成分分析表征 Ia 型超新星光变曲线
太阳与恒星天体物理
2018-05-02 v1 宇宙学与河外天体物理
高能天体物理现象
摘要
随着正在进行和未来的超新星巡天不断增长的数据，可以更为详细地经验量化 SNIa 光变曲线的形状，并将形状参数与 SNIa 的内禀性质定量关联。建立这种关系对于控制与超新星宇宙学相关的系统误差至关重要。基于过去几年积累的一组观测良好的 SNIa 样本，我们使用一种称为稀疏不规则采样函数数据函数主成分分析（FPCA）的统计方法构建了一个经验 SNIa 光变曲线模型。利用该方法，一颗 SNIa 的整个光变曲线由主成分函数的线性组合表示，而该 SNIa 由少数称为主成分得分的数值表示。这些得分用于建立光变曲线形状与诸如内禀颜色、星际尘埃红化、谱线强度和光谱类型等物理量之间的关系。这些关系允许仅基于光变曲线形状参数来描述一些关键物理量。我们的研究表明，一些重要的光谱特征信息被编码在宽带光变曲线中，例如，我们发现光变曲线形状与 Si II 6355 谱线的速度和速度梯度相关。这对于超新星巡天（如 LSST 和 WFIRST）十分重要。此外，FPCA 光变曲线模型被用于构建整个光变曲线形状，进而以函数线性形式用于拟合距离模型时调整内禀光度。
引用
@article{arxiv.1802.06125,
title = {Characterization of Type Ia Supernova Light Curves Using Principal Component Analysis of Sparse Functional Data},
author = {Shiyuan He and Lifan Wang and Jianhua Z. Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.06125},
year = {2018}
}
备注
ApJ, 2018