MALLORN：基于真实核暂现源观测的许多人工 LSST 光变曲线
高能天体物理现象
2025-12-05 v1
摘要
Vera C. Rubin 天文台的十年空间与时间遗产巡天（LSST）预计将使我们观测到的暂现源数量增加一百倍。然而，现有的光谱资源不足以对 LSST 将提供的所有丰富目标进行后续跟踪。因此，有必要能够仅基于 LSST 测光数据对目标进行优先级排序，以进行后续观测或纳入样本研究。我们特别希望通过 LSST 识别潮汐瓦解事件（TDE）。TDE 对于确定黑洞参数和探测我们对吸积物理的理解极为有用。为协助这些工作，我们提出了基于真实核暂现源观测的许多人工 LSST 光变曲线（MALLORN）数据集，以及用于识别 TDE 的相应分类器挑战。MALLORN 包含 10178 条模拟 LSST 光变曲线，是利用 Zwicky 暂现设施（ZTF）对 64 个 TDE、727 个核超新星和 1407 个活动星系核的实测数据，结合光谱标签，通过高斯过程拟合、SNCosmo 提供的经验启发光谱能量分布以及 Rubin 巡天模拟器的基线构建而成。我们的新方法可以轻松地适配为利用其他观测数据来模拟任意测光巡天的暂现源，仅需要极限星等和观测节奏的估计。MALLORN 天文分类挑战赛于 2025 年 10 月 15 日在 Kaggle 上启动，将允许参赛者利用模拟 LSST 数据测试其测光分类器以寻找 TDE，并在 LSST 开始运行之前提升其能力。
引用
@article{arxiv.2512.04946,
title = {MALLORN: Many Artificial LSST Lightcurves based on Observations of Real Nuclear transients},
author = {Dylan Magill and Matt Nicholl and Vysakh Anilkumar and Sjoert van Velzen and Xinyue Sheng and Thai Son Mai and Hung Viet Tran and Ngoc Phu Doan and Thomas Moore and Shubham Srivastav and David R. Young and Charlotte R. Angus and Joshua Weston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.04946},
year = {2025}
}