介入还是成协？红移 H I 21 厘米吸收机器学习分类
天体物理仪器与方法
2021-07-14 v1
摘要
在之前一篇论文中，我们展示了应用机器学习分类 H I 21 厘米吸收谱是产生于视线方向上到更遥远射电源之间的介入源，还是产生于射电源自身宿主内部的结果。这通常由给出源红移的光谱确定。然而，对于平方公里阵列预期探测到的大量源这不仅不切实际，而且明亮光学源在高红移处具有最强紫外光度，从而不利于冷中性气体的探测。在先前 92 个吸收体样本上新增 44 个（多为新探测的吸收体），我们测试了四种不同的机器学习算法，同样使用谱线性质（宽度、深度和高斯拟合数）作为特征。这些算法中有三种相较先前样本有所改进，其中逻辑回归模型给出最佳结果。这表明随着新吸收体被探测到而纳入更多训练数据，会将预测精度提升至当前 80% 以上。我们使用逻辑回归模型对 PKS 1657-298 方向 z = 0.42 的吸收进行分类，发现其为成协吸收，这与先前通过 K 波段星等-红移关系确定相似红移的研究一致。
引用
@article{arxiv.2106.14551,
title = {Intervening or associated? Machine learning classification of redshifted H I 21-cm absorption},
author = {S. J. Curran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.14551},
year = {2021}
}
备注
Accepted by MNRAS