优化光谱与测光星系巡天：高效的目标选择与巡天策略

下一代光谱巡天将拥有丰富的测光数据可用于目标选择。选择最佳目标可能是使这些光谱巡天项目尽可能成功的最重要障碍之一。我们测量暗能量的能力强烈依赖于我们能够利用给定测光数据集选择的目标类型。我们在本文中表明，我们将能够成功选择下一代光谱巡天所需的目标。我们还研究了该选择的细节，包括仪器设计和巡天策略的优化，以测量暗能量。我们利用颜色 - 颜色选择以及神经网络，为宇宙学巡天选择尽可能最佳的发射线星系和明亮红星系。利用 Fisher 矩阵形式体系，我们预测了每种目标选择方案的效率。我们展示了暗能量品质因数 (figures of merit) 如何随目标类型、巡天时间、巡天密度和其他巡天参数的变化而在每种目标选择机制中发生变化。我们概述了下一代光谱巡天可用的最佳目标选择方案和巡天策略选择。