剥离包层核坍缩超新星的最优分类与异常值检测
太阳与恒星天体物理
2019-08-26 v2 高能天体物理现象
摘要
在时域天文学的当前时代，拥有严谨的、数据驱动的分类模型（包括超新星）愈发重要。我们展示主成分分析在剥离包层核坍缩超新星光谱上的首次应用。我们使用一个最大的已汇编光学数据集之一，包含 160 个超新星和 1551 条光谱。我们发现前 5 个主成分捕获了光谱样本 79\% 的方差，该样本包含剥离超新星的主要族类：Ib、IIb、Ic 和宽线 Ic。我们开发了使用支持向量机的定量、数据驱动分类方法，并探讨了剥离包层超新星相对于 V 波段极大光相的分类。我们的分类方法自然识别出“过渡”超新星和标签有争议的超新星，对此我们详细讨论。我们发现剥离包层超新星类型在相对于 V 波段极大的较晚相位区间 天和 天最易区分，并讨论了我们的发现对当前及未来巡天（如 ZTF 和 LSST）的意义。
引用
@article{arxiv.1903.06815,
title = {Optimal Classification and Outlier Detection for Stripped-Envelope Core-Collapse Supernovae},
author = {Marc Williamson and Maryam Modjaz and Federica Bianco},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.06815},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 5 figures, 1 table, Published in ApJL (questions and comments welcome). Link to code: https://github.com/nyusngroup/SESNspectraPCA