利用 MMT Binospec 验证暗能量光谱仪发射线星系目标选择算法
星系天体物理
2020-08-12 v1 宇宙学与河外天体物理
摘要
即将开展的暗能量光谱仪（DESI）实验计划测量暗能量对宇宙膨胀的影响，并利用红移高达 的星系和红移高达 的类星体（QSOs）绘制宇宙的三维（D）地图。为创建该地图，DESI 将获取超过 百万个天体的光谱红移；其中大多数是被称为发射线星系（ELGs）的 \oii 发射恒星形成星系。这些 ELG 目标将通过在其 与 颜色-颜色图上划定选择区域进行预选，其中高红移 ELG 与低红移 ELG 及干扰体形成分离的轨迹。在本文中，我们研究了三种 ELG 目标选择算法——基于 DEEP2 测光的最终设计报告（FDR）截断、数密度建模（NDM）和随机森林（Random Forest）——的效率，以确定如何最佳地组合这三种算法以产生简单的选择边界，从而最适于满足 DESI 的科学目标。为此，我们在 DESI 足迹内选取了 个小区域，运行这三种目标选择算法基于测光预选 ELG。我们使用功能类似于 DESI 仪器的 MMT Binospec 观测了预选的 ELG，以获取其 个 ELG 的光谱红移和流量。通过分析这些星系的红移和流量分布，我们发现尽管 NDM 表现最佳，但对 FDR 定义进行简单修改也能产生足够的性能。
引用
@article{arxiv.2007.14484,
title = {Validation of Emission-Line Galaxies Target Selection Algorithms for the Dark Energy Spectroscopic Instrument Using the MMT Binospec},
author = {Tanveer Karim and Jae H. Lee and Daniel J. Eisenstein and Etienne Burtin and John Moustakas and Anand Raichoor and Christophe Yèche},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14484},
year = {2020}
}
备注
16 pages, 9 figures, Accepted by the MNRAS on 2020 July 27