SHALOS：基于统计的Herschel-ATLAS透镜天体选取

大样本强引力透镜事件的统计分析可作为提取天体物理和/或宇宙学有价值信息的强有力工具。然而，此类事件的数量仍相对较少，主要因为对单个事件漫长的观测验证过程。本工作中我们提出一种采用统计选取方法的新方法论，以将此类事件数量提升约$\sim 5$倍。尽管该方法论可用于解决若干选取问题，其在强透镜星系的证认中具有特殊优势：客观性、在主参数空间中极小初始约束、保持统计性质。所提方法论基于Bhattacharyya距离，作为两不同交叉匹配星系性质概率分布间相似度的度量。针对本工作目标的特定实现称为SHALOS，其结合了星系对四种不同性质的信息：角分离、光度百分位数、红移和光学/亚毫米流量密度比。SHALOS方法提供了排序后的强透镜星系列表。最终关联概率$P_{tot}>0.7$的候选体数量为447，对于具有典型星系团质量的晕其估计平均放大因子为3.12。SHALOS候选体的附加统计性质，如相关函数或源计数，与先前结果一致，表明所选样本的统计透镜性质。