为高红移射电源巡天测量测光红移
天体物理仪器与方法
2023-07-13 v1 宇宙学与河外天体物理
摘要
随着深度全天空射电巡天的出现，对辅助数据的需求正快速增长，以充分利用来自如宇宙演化地图（EMU）、GLEAM-X、VLASS与LoTSS等巡天的新高质量射电数据。射电巡天产生大量活动星系核（AGNs），且平均红移显著高于光学与红外全天空巡天。因此，传统红移估计方法面临挑战：光谱巡天达不到射电巡天的红移深度，而AGN使模板拟合方法难以准确建模源。机器学习（ML）方法已有应用，但努力通常指向光学选源，或红移远低于预期射电巡天的样本。本工作编译并同质化了一个射电选数据集，涵盖北半球（利用SDSS光学测光）与南半球（利用暗能量巡天光学测光）。我们随后在此整体射电选样本上测试常用ML算法，如k近邻（kNN）、随机森林、ANNz与GPz。我们显示kNN具有最低的灾难性离群值比例，为EMU巡天中多数科学情形提供最佳匹配。我们注意到，所用合并数据集更宽的红移范围允许在随机散射主导前估计至z=3的源。将数据分入红移 bin 并将问题作为分类问题处理时，我们能够正确识别约76%的最高红移源——红移z>2.51的源——为最高 bin（z>2.51）或次高 bin（z=2.25）。
引用
@article{arxiv.2307.05927,
title = {Measuring photometric redshifts for high-redshift radio source surveys},
author = {Kieran J. Luken and Ray P. Norris and X. Rosalind Wang and Laurence A. F. Park and Ying Guo and Miroslav D. Filipovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05927},
year = {2023}
}
备注
29 pages, 35 figures. Accepted at PASA 12/07/2024