合成星系光谱的主成分分析
天体物理学
2009-10-30 v1
摘要
我们使用主成分分析（PCA）方法分析了来自Bruzual&Charlot和Fioc&Rocca-Volmerange演化模型的合成星系光谱。我们探索了具有不同年龄、恒星形成历史和金属丰度的合成光谱，并识别了由于这些不同模型参数引起的光谱方差的主成分（PCs）。PCA提供了比单个谱线诊断更客观和更具信息量的替代方案。我们讨论了如何使用PCs来估计输入模型参数，并探讨了噪声在此逆问题中的影响。我们还讨论了改变年龄和其他模型参数的采样如何影响所得的PCs。我们的前两个合成PCs与Kennicutt和2dF红移巡天对观测光谱进行的类似分析一致。我们得出结论，只要有足够好的信噪比（S/N>> 10），就可以使用PCA从观测星系光谱中推导出年龄、恒星形成历史和金属丰度。
引用
@article{arxiv.astro-ph/9805130,
title = {Principal Component Analysis Of Synthetic Galaxy Spectra},
author = {S. Ronen and A. Aragon-Salamanca and O. Lahav},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/9805130},
year = {2009}
}
备注
11 pages, 17 figures, submitted to MNRAS