利用卷积神经网络研究 M83 星系中的星团
星系天体物理
2020-11-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们展示了针对旋涡星系 M83 中星团候选体的演化与结构参数研究。为此，我们使用了一个在模拟星团上训练的卷积神经网络，其能够快速识别与定位星团，并从多波段图像推断其参数。我们利用该流程在哈勃空间望远镜观测中探测到 3,380 个星团候选体。星团候选体样本显示出横跨星系旋臂的年龄梯度，这与密度波理论及其他研究预测吻合良好。根据旋臂尘埃带测得，较年轻星团候选体群体在 0.4 kpc 距离处达到峰值，而较年老候选体更为弥散，但在旋臂前缘偏向 0.7 kpc。我们发现位于旋臂后缘、靠近尘埃带的高消光星团候选体。我们还发现星系中心附近有大量致密的年老星团，且典型星团尺寸随远离中心略有增大。
引用
@article{arxiv.2010.11126,
title = {Study of star clusters in the M83 galaxy with a convolutional neural network},
author = {J. Bialopetravičius and D. Narbutis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11126},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 9 figures, 1 table