通过离群值预测与训练集修正以减少大规模巡天中的灾难性离群红移估计
星系天体物理
2021-03-04 v4 宇宙学与河外天体物理
天体物理仪器与方法
摘要
我们展示了利用单个星系在红移上的概率分布作为经验性测光红移估计中识别潜在灾难性离群值的方法所得的结果。在开发此方法的过程中,我们提出了一种修正训练集红移分布的方法,以同时改善高红移(z>1.5)估计的基线精度以及灾难性离群值的缓解。我们使用两个真实测试数据集和一个模拟测试数据集(覆盖宽广红移范围 0<z<4)演示了这些方法。此处呈现的结果启示了一种示例性“方案”,可作为针对假设大规模巡天的现实测光红移估计场景加以应用。我们发现,通过适当优化,我们可识别出显著比例(>30%)的灾难性离群星系,同时仅将很小比例(<7%,且在许多情况下 <3%)的非离群星系误标为灾难性离群值。我们还发现,与未修正训练集相比,我们的训练集红移分布修正使得 z>1.5 的离群星系比例显著(>10 个百分点)下降,而 z<1.5 的离群星系比例仅小幅(<3 个百分点)上升。此外,我们发现该修正在某些情况下可使非离群却被误识别为离群值的星系比例显著(~20 个百分点)下降,而在其他情况下仅使该指标小幅(<1 个百分点)上升。
引用
@article{arxiv.1911.04572,
title = {Outlier Prediction and Training Set Modification to Reduce Catastrophic Outlier Redshift Estimates in Large-Scale Surveys},
author = {M. Wyatt and J. Singal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04572},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 11 figures, 3 tables, Published in PASP