基于先验信息的AGN-宿主星系光谱分解：使用PyQSOFit

我们介绍了一种改进的方法，利用主成分分析(PCA)模板分解活动星系核(AGN)及其宿主星系的发射。该方法将来自PCA的先验信息与惩罚像素拟合机制相结合，提高了分解过程的精度和有效性。具体而言，我们减少了AGN-宿主星系分解中的简并和过拟合问题，特别是对于信噪比(SNR)较低、传统方法往往失效的情况。通过将我们的方法应用于76,565个红移$z<0.8$的SDSS数据发布16类星体，我们实现了约94%的成功率，从而建立了迄今为止最大的宿主星系分解类星体光谱目录。我们的拟合结果考虑了宿主星系对AGN光度和黑洞质量($M_{\rm BH}$)高估的影响。此外，我们获得了4,137个类星体的恒星速度弥散($\sigma_*$)测量值。该子样本中$M_{\rm BH}-\sigma_*$关系的斜率与先前对本地宇宙以外类星体的研究结果总体一致。我们的方法提供了一种稳健且高效的方法，可在广泛的SNR和红移范围内分离AGN和宿主星系成分。