zELDA II：利用神经网络重建被星系际介质衰减的莱曼阿尔法谱线
星系天体物理
2025-06-18 v1 宇宙学与河外天体物理
摘要
观测到的莱曼阿尔法(Lyα)谱线轮廓是星际介质、星系周介质和星系际介质(ISM、CGM和IGM)中复杂辐射转移过程的卷积结果。区分Lyα谱线的不同组成部分，对于将其用作星系形成或IGM演化的探针至关重要。我们介绍了zELDA(远距离莱曼阿尔法发射体谱线红移估计器)的第二版，这是一个专注于建模和拟合Lyα谱线的开源Python包。这个新版本专注于将星系内部(ISM)与星系际介质(IGM)的效应分离开来。我们结合了“壳层模型”(ISM)的蒙特卡洛辐射转移模拟和来自IllustrisTNG100的IGM透过率曲线，构建了真实的Lyα谱线轮廓。我们使用这些模拟谱线轮廓来训练多种人工神经网络。这些网络以观测到的谱线作为输入，输出最佳拟合“壳层模型”的外流参数以及源的红移和Lyα辐射的IGM逃逸比例。我们在模拟的Lyα谱线轮廓上评估了zELDA的性能。我们发现，对于HST-COS类观测，zELDA在80%的情况下能够以高精度(KS检验<0.1)重建ISM出射的Lyα谱线，对于MUSE-WIDE类观测则为95%。zELDA能够以低于10%的典型不确定度测量IGM透过率。这项工作代表了高精度重建受IGM影响的Lyα谱线的重要一步。zELDA能够分离塑造Lyα谱线的星系和IGM贡献，从而使我们能够利用Lyα来研究星系和ISM的演化。
引用
@article{arxiv.2501.04077,
title = {zELDA II: reconstruction of galactic Lyman-alpha spectra attenuated by the intergalactic medium using neural networks},
author = {Siddhartha Gurung-Lopez and Chris Byrohl and Max Gronke and Daniele Spinoso and Alberto Torralba and Alberto Fernandez-Soto and Pablo Arnalte-Mur and Vicent J. Martinez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04077},
year = {2025}
}
备注
26 pages, 20 figures. zELDA's github : https://github.com/sidgl/zELDA_II , zELDA's documentation: https://zelda-ii.readthedocs.io/index.html