UNIONS 中的强引力透镜:迈向从发现到建模的流水线

我们在加拿大-法国成像巡天(CFIS)初始 2500 平方度中搜寻星系尺度强引力透镜。我们设计了一个卷积神经网络(CNN)委员会,并将其应用于 2 344 002 张精选的颜色选定亮红星系(LRGs)的高分辨 r 波段图像。我们的分类使用真实的训练集,其中透镜星系与透镜源均取自真实数据,即 CFIS r 波段图像本身与哈勃空间望远镜(HST)。共有 9 460 个候选体被 CNN 委员会打出高于 0.5 的分数。在对候选体进行目视检查后,我们共找到 133 个透镜候选体,其中 104 个完全为新发现。假阳性集合主要包含环星系、旋涡星系和并合星系,以及较少程度上含邻近伴星的星系。我们将 32 个透镜候选体分类为确定透镜,101 个为可能透镜。对于 32 个最高质量透镜,我们还拟合了带外剪切的奇异等温椭球质量轮廓,以及透镜与源光的椭圆 Sersic 轮廓。这一自动建模步骤提供了源与透镜的性质分布,其爱因斯坦半径范围为 0.5″<θ_E<2.5″。最后,我们基于候选体的自编码器表示引入了一种新的透镜和/或源单波段去混合算法。这是首次将端到端透镜搜寻与建模流水线组装在一起,着眼于未来单波段透镜搜寻,正如 Euclid 将可能的那样。