类型II和IIb超新星早期光谱的统计分析

我们对类型II和IIb超新星（SNe）的早期光谱进行全面分析，探索其多样性和可区分特征。利用866个公开光谱数据（来自393个SNe），其中407个来自类型IIb超新星（SNe IIb），459个来自类型II超新星（SNe II），我们分析了H$\alpha$和He~I 5876 A于爆炸发生后40天以内的早期阶段，以识别这两种超新星类型之间的可能差异。通过比较拟合等效宽度（pEW）和半宽最大（FWHM），我们发现这些光谱线吸收成分的强度可作为量化判别器，类型IIb超新星在所有时段均表现出更强的线状特征。最显著的差异出现在前10-20天。为评估这些差异的统计显著性，我们应用了统计方法和机器学习技术。人口密度演化揭示了在pEW和FWHM方面两者都存在明确区别。二次判别分析确认了特别是pEW中存在不同演化模式，而FWHM的变化则较为不显著。 t分布随机邻域嵌入（t-SNE）和线性判别分析（LDA）的组合有效地将两种超新星类型准确分离。此外，随机森林分类器证明了pEW和FWHM作为分类准则的稳健性，使我们能够基于计算的分类概率准确分类新观察到的II和IIb类型超新星。将我们的方法应用于赫金瞬变站（Zwicky Transient Facility）亮度限制性调查获取的低分辨率光谱，我们识别出34个误分类的超新星。这一修订将类型IIb超新星的比例估计从4.0%提高至7.26%。这一发现表明，误分类显著影响了核心崩溃超新星率的估计。我们的ethods方法提高了分类精度，为未来的超新星研究提供了有价值的工具。