类星体光变性的深度建模
星系天体物理
2020-11-11 v1 高能天体物理现象
摘要
类星体早已被确认为内禀变源，但其光学/紫外波段 temporally 变化背后的物理机制仍不甚明了。我们提出了一种新颖的非参数方法，利用自编码器神经网络对类星体的光学变异性进行建模与预报，以深入理解其 underlying 过程。该自编码器使用由 Catalina Real-time Transient Survey 获取的约 15,000 条长达十年的类星体光变曲线进行训练，这些曲线经筛选后来自宿主星系的流量污染可忽略不计。自编码器在预报类星体时间流量变化方面的表现优于阻尼随机游走过程。我们发现了光学变异性中的时间不对称性，并借助自编码特征提出了一种新关系——变异性不对称性的幅度随光度和/或黑洞质量增大而减小。变异性不对称性的特征与自组织盘不稳定性模型相符，该模型预言当吸积盘中扩散质量与流入质量之比增大时，变异性不对称性的幅度减小。
引用
@article{arxiv.2003.01241,
title = {Deep modeling of quasar variability},
author = {Yutaro Tachibana and Matthew J. Graham and Nobuyuki Kawai and S. G. Djorgovski and Andrew J. Drake and Ashish A. Mahabal and Daniel Stern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01241},
year = {2020}
}
备注
22 pages, 20 figures, submitted to ApJ