基于深度学习与贝叶斯信息准则新发现的 $z\sim5$ 类星体
星系天体物理
2022-09-14 v1
摘要
我们报道了在 处发现的四个 mag 的类星体,并对其中一颗类星体进行了超大质量黑洞质量测量。它们是通过深度学习和贝叶斯信息准则筛选出的有希望的高红移类星体候选体,该方法有望有效区分类星体与晚型恒星及高红移星系。候选体由帕洛玛 200 英寸海尔望远镜上的双光谱仪观测。它们在约 7000-8000 \r{A} 处显示出清晰的 Ly 断裂,表明它们是 处的类星体。对于 HSC J233107-001014,我们利用其 C\Romannum{4} 发射线测量了其超大质量黑洞(SMBH)质量。该 quasar 的 SMBH 质量和爱丁顿比分别约为 和 。这表明尽管该 quasar 光度较暗( erg s),其可能拥有一个接近爱丁顿极限的快速增长的 SMBH。我们 100 的类星体识别率支持深度学习与贝叶斯信息准则筛选方法的高效性,该方法可应用于未来巡天以增加高红移类星体样本。
引用
@article{arxiv.2208.00612,
title = {Newly discovered $z\sim5$ quasars based on deep learning and Bayesian information criterion},
author = {Suhyun Shin and Myungshin Im and Yongjung Kim and Linhua Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00612},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 5 figures, Accepted for publication in JKAS