不同射电形态中宽吸收线类星体的比例

在本研究中，我们使用 Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release (DR)-16 类星体目录与 Very Large Array (VLA)-Faint Images of the Radio Sky at Twenty Centimeters (FIRST) 巡天共有源样本，研究了宽吸收线（BAL）类星体的取向模型。利用来自 FIRST 巡天的射电剪切图像，我们首先设计了一个使用卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，将类星体射电形态分类为核-only、年轻喷流、单瓣或三源。这些射电形态进一步被细分为核主导与瓣主导源。CNN 模型对所有形态子类均能以前 >98% 的高精度分类。在可分辨核、核主导与瓣主导类星体中的平均 BAL 比例与由射电与红外巡天推断的 BAL 比例一致。我们还利用射电核优势度作为取向指示量，呈现了 BAL 类星体随类星体取向的分布。对 HiBAL、LoBAL 与 FeLoBAL 进行了类似分析。所有射电形态子类与 BAL 子类均显示在与视线成高取向角的喷流处 BAL 比例增加。我们的分析表明 BAL 类星体更可能出现在接近类星体赤道面的视角。然而，纯取向模型并不充分，取向与演化的结合或许是解释完整 BAL 现象的最佳方式。