ROHSA：超光谱分析的正则化优化——在 21 cm 数据相分离中的应用
星系天体物理
2019-06-26 v1
摘要
提取中性星际介质 (ISM) 的多相结构对于理解星系中的恒星形成至关重要。弥漫暖中性介质的辐射凝聚产生热不稳定微温介质和致密冷介质，这与导致 HI 向 H2 转变及分子云形成的初始步骤密切相关。迄今为止，从 21 cm 发射超光谱立方体中绘制这些相一直难以实现，主要由于给定视线方向上存在的单个冷结构的速度混合。为解决此问题，我们开发了一种名为 ROHSA（超光谱分析的正则化优化，Regularized Optimization for Hyper-Spectral Analysis）的新高斯分解算法，其基于从粗到细网格的多分辨率过程。ROHSA 使用正则化非线性最小二乘准则，以同时考虑发射的空间相干性与气体的多相性质。为获得具有空间平滑参数的解，优化一次性在整个数据立方体上执行。ROHSA 的性能在由热双稳态湍流数值模拟计算的合成观测上进行了测试。文中给出了其在 GHIGLS 巡天的高银纬区域 21 cm 观测上的应用。在合成 21 cm 观测上对该算法的评估表明，它能够恢复 HI 的多相性质以及关于底层三维场（密度、速度和温度）的具有物理意义的信息。对真实高银纬场 21 cm 观测的应用给出了多相 HI 的图像，包含孤立的、纤维状的和狭窄的结构，以及更宽的、弥漫的和充满空间的分量。此处使用的测试场包含显著的中速云，被该算法很好地映射出来。
引用
@article{arxiv.1905.00658,
title = {ROHSA: Regularized Optimization for Hyper-Spectral Analysis - Application to phase separation of 21 cm data},
author = {Antoine Marchal and Marc-Antoine Miville-Deschenes and Francois Orieux and Nicolas Gac and Charles Soussen and Marie-Jeanne Lesot and Adrien Revault d'Allonnes and Quentin Salome},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00658},
year = {2019}
}
备注
20 pages, 21 figures; Accepted for publication in A&A