الفلك

خوارزمية تناسب المجرات

خوارزمية تناسب المجرات


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

هل تعرف أي خوارزمية أخرى لتحليل البيانات تناسب الوظائف التحليلية ثنائية الأبعاد للمجرات والمصادر النقطية مباشرة إلى الصور الرقمية ، بخلاف GALFIT؟ خاصة لطرح ضوء العدسة من صور العدسة القوية؟


الحزمتان الأكثر عمومية والمتاحة للجمهور لتركيب صورة المجرة (بخلاف GALFIT) هما على الأرجح Imfit و ProFit. (لاحظ أنني مطور Imfit.)

هناك أيضًا Lenstronomy ، وهو متخصص في تركيب عدسات الجاذبية ؛ قد يكون هذا أكثر صلة باحتياجاتك الخاصة ، على الرغم من أنني أعرف القليل جدًا عنها.


2.3.5. الانحدار: الانزياحات الحمراء الضوئية للمجرات¶

مهمة تعليمية أخرى مهمة في علم الفلك هي مشكلة تحديد الانزياح الأحمر الضوئي. في النموذج الكوني القياسي الحالي ، بدأ الكون منذ ما يقرب من 14 مليار سنة ، في حدث متفجر يُعرف باسم الانفجار العظيم. منذ ذلك الحين ، تمدد نسيج الفضاء ذاته ، بحيث يبدو أن المجرات البعيدة تبتعد عنا بسرعات عالية جدًا. يعني انتظام هذا التوسع أن هناك علاقة بين المسافة إلى المجرة والسرعة التي يبدو أنها تتراجع عنها منا. تؤدي سرعة الركود هذه إلى حدوث تحول في تردد الفوتونات ، مشابه جدًا لتحول دوبلر الصوتي الذي يمكن سماعه عندما تمر سيارة تطلق بوقها. إذا كانت مجرة ​​ما تتحرك نحونا ، فإن ضوءها سيتحول إلى ترددات أعلى ، أو يتحول إلى اللون الأزرق. نظرًا لأن الكون يتمدد بعيدًا عنا ، يبدو أن المجرات البعيدة قد تحولت إلى اللون الأحمر: يتم تحويل فوتوناتها إلى ترددات أقل.

في علم الكونيات ، يقاس الانزياح نحو الأحمر بالمعامل ، المعرفة من حيث الطول الموجي المرصود والطول الموجي المنبعث :

عندما يمكن الحصول على الطيف ، يكون تحديد الانزياح إلى الأحمر أمرًا مباشرًا إلى حد ما: إذا كان بإمكانك تحديد موقع البصمة الطيفية لعنصر مشترك ، مثل الهيدروجين ، فيمكن عندئذٍ حساب الانزياح الأحمر باستخدام عملية حسابية بسيطة. ولكن على غرار حالة تصنيف Star / Quasar ، تصبح المهمة أكثر صعوبة عندما تتوفر فقط الملاحظات الضوئية.

بسبب انزياح الطيف ، فإن المصدر المتطابق عند انزياحات حمراء مختلفة سيكون له لون مختلف من خلال كل زوج من المرشحات. انظر الشكل التالي:

طيف النجم فيغا (-Lyr) بثلاثة انزياحات حمراء مختلفة. تظهر مرشحات SDSS ugriz باللون الرمادي كمرجع.

في الانزياح الأحمر ، يكون الطيف ساطعًا في مرشحات u و g ، لكنه خافت في المرشحات i و z. في الانزياح الأحمر ، والعكس هو الصحيح. هذا يشير إلى إمكانية تحديد الانزياح الأحمر من قياس الضوء وحده. الوضع معقد بسبب حقيقة أن كل مصدر فردي له خصائص طيفية فريدة ، ولكن مع ذلك ، غالبًا ما تستخدم هذه الانزياحات الحمراء الضوئية في التطبيقات الفلكية.


الوصول إلى المستند

  • APA
  • اساسي
  • هارفارد
  • فانكوفر
  • مؤلف
  • BIBTEX
  • RIS

في: المجلة الفلكية ، المجلد. 124 ، رقم 1 1759 ، 07.2002 ، ص. 266-293.

مخرجات البحث: المساهمة في المجلة ›المقال› مراجعة الأقران

T1 - التحلل الهيكلي التفصيلي لصور المجرات

N2 - نقدم خوارزمية تركيب ثنائية الأبعاد (GALFIT) مصممة لاستخراج المكونات الهيكلية من صور المجرات ، مع التركيز على النمذجة الدقيقة لمحات الضوء للمجرات القريبة التي تم حلها جيدًا من الناحية المكانية والتي لوحظت باستخدام تلسكوب هابل الفضائي. تعمل الخوارزمية الخاصة بنا على تحسين التقنيات السابقة في مجالين: من خلال القدرة على ملاءمة مجرة ​​في وقت واحد مع عدد عشوائي من المكونات مع تحسين سرعة الحساب ، بما يناسب العمل على صور المجرات الكبيرة. نستخدم نماذج ثنائية الأبعاد مثل قانون "نوكر" ، وملف تعريف Sérsic (de Vaucouleurs) ، والقرص الأسي ، ووظائف Gaussian أو Moffat. الأشكال السمتية عبارة عن أشكال بيضاوية معممة يمكن أن تلائم المكونات القرصية والصناديق. تتضمن بعض التطبيقات المحتملة لبرنامجنا: النمذجة القياسية لمحات المجرات العالمية لاستخراج القضبان والأقراص النجمية والنواة المزدوجة والمصادر النووية المدمجة وقياس الانقراض المطلق للغبار أو تقلبات سطوع السطح بعد إزالة نموذج المجرة. عند فحصها بالتفصيل ، وجدنا أنه حتى المجرات ذات المظهر البسيط تتطلب عمومًا تشكيل ثلاثة مكونات على الأقل بدقة ، بدلاً من المكون أو المكونين الأكثر استخدامًا. يمكن نمذجة العديد من المجرات ذات الصور المتساوية المعقدة ، والتغيرات الإهليلجية ، والتواءات زاوية الموقع بدقة في بعدين. نوضح ذلك من خلال 11 دراسة حالة ، والتي تشمل المجرات الحلزونية المنتظمة والمحدودة ، والمجرات العدسية شديدة عدم الاستقرار ، والمجرات الإهليلجية التي تعرض مستويات مختلفة من التعقيدات. امتداد مفيد لهذه الخوارزمية هو استخراج مصادر النقاط النووية بدقة في المجرات. قارنا تقنيات الاستخراج ثنائية الأبعاد وأحادية البعد على صور محاكاة لمجرات لها منحدرات نووية بدرجات مختلفة من الانحدار ، ثم قمنا بتوضيح تطبيق البرنامج على عدة أمثلة لمجرات قريبة ذات نوى ضعيفة.

AB - نقدم خوارزمية تركيب ثنائية الأبعاد (GALFIT) مصممة لاستخراج المكونات الهيكلية من صور المجرات ، مع التركيز على النمذجة الدقيقة لمحات الضوء للمجرات القريبة التي تم حلها جيدًا من الناحية المكانية والتي لوحظت باستخدام تلسكوب هابل الفضائي. تعمل الخوارزمية الخاصة بنا على تحسين التقنيات السابقة في مجالين: من خلال القدرة على ملاءمة مجرة ​​في وقت واحد مع عدد عشوائي من المكونات مع تحسين سرعة الحساب ، بما يناسب العمل على صور المجرات الكبيرة. نستخدم نماذج ثنائية الأبعاد مثل قانون "نوكر" ، وملف تعريف Sérsic (de Vaucouleurs) ، والقرص الأسي ، ووظائف Gaussian أو Moffat. الأشكال السمتية عبارة عن أشكال بيضاوية معممة يمكن أن تلائم المكونات القرصية والصناديق. تتضمن بعض التطبيقات المحتملة لبرنامجنا: النمذجة القياسية لمحات المجرات العالمية لاستخراج القضبان والأقراص النجمية والنواة المزدوجة والمصادر النووية المدمجة وقياس الانقراض المطلق للغبار أو تقلبات سطوع السطح بعد إزالة نموذج المجرة. عند فحصها بالتفصيل ، وجدنا أنه حتى المجرات ذات المظهر البسيط تتطلب عمومًا تشكيل ثلاثة مكونات على الأقل بدقة ، بدلاً من المكون أو المكونين الأكثر استخدامًا. يمكن نمذجة العديد من المجرات ذات الصور المتساوية المعقدة ، والتغيرات الإهليلجية ، والتواءات زاوية الموقع بدقة في بعدين. نوضح ذلك من خلال 11 دراسة حالة ، والتي تشمل المجرات الحلزونية المنتظمة والمحدودة ، والمجرات العدسية شديدة عدم الاستقرار ، والمجرات الإهليلجية التي تعرض مستويات مختلفة من التعقيدات. امتداد مفيد لهذه الخوارزمية هو استخراج مصادر النقاط النووية بدقة في المجرات. قارنا تقنيات الاستخراج ثنائية الأبعاد وأحادية البعد على صور محاكاة لمجرات لها منحدرات نووية بدرجات مختلفة من الانحدار ، ثم قمنا بتوضيح تطبيق البرنامج على عدة أمثلة لمجرات قريبة ذات نوى ضعيفة.


حساء الأبجدية من الاختصارات السخيفة في علم الفلك

يحب علم الفلك الاختصارات. بعضها مثير للذكريات وساحر ولا يُنسى. البعض الآخر يجتهد أكثر في إعدامهم. هذه قصيدة غير عادية من الاختصارات ، من المعقد بذكاء إلى الفشل الذي يلف الأنظار.

تنتشر الاختصارات عند الحديث عن علم الفلك وعلوم الفضاء - في الأشهر القليلة الماضية ، غطت I & # x27ve JPL و JAXA و OCO2 و ISEE-3 و SDO و IRIS و DSN و GRBs و UXOs ، ومجموعة كاملة من CubeSats و DTMs و IRNSS- 1B ، و GPM ، و DOVES ، و MRO ، و LADEE ، و SPHERES ، وبعيدًا ، الكثير من الخلطات الأخرى من الحروف التي لا يمكن تذكرها بسهولة. بالنسبة للجزء الأكبر ، فإنهم يصنعون علامات مفيدة للعثور على المقالات ذات الصلة لاحقًا ، لكنهم & # x27t لا يُنسى بشكل خاص أو ذو مغزى لأي شخص خارج المجال.

Star Wars و SPHERES ومحطة الفضاء الدولية

هذه هي الروبوتات التي كانت ناسا تبحث عنها. هذه الروبوتات الكروية مستوحاة من أجهزة التحكم عن بعد

لطالما كان لدي مكان ضعيف للنظريات المتنافسة الرئيسية للمادة المظلمة: كائنات الهالة المدمجة الرئيسية (MACHOs) والجسيمات الضخمة ضعيفة التفاعل (WIMPs). إنهم يعملون بشكل موضوعي ، ولديهم القليل من الجدل ، وعلى الرغم من عدم كوني عالمة فيزياء فلكية ممارسًا ، إلا أنني أتذكر بالضبط ما يمثلونه في كل مرة يظهر فيها الموضوع. أفضل ما في الأمر ، أنني أتذكرها كمجموعة مترابطة من المفاهيم ، زوج من النظريات المتعلقة بنفس الظواهر الغامضة. بقدر ما تذهب الاختصارات ، فإن هذه & # x27s إلى حد كبير مجموعة مثالية من الميزات.

وفي الوقت نفسه ، فإن عددًا قليلاً من الأدوات المذهلة التي تم اختيارها لمركبة المريخ 2020 تحتوي على أسماء مختصرة مرهقة للغاية ، أو ، لا يزال غريبًا ، أسماء مختصرة محرجة لا تتطابق فعليًا مع العبارات الموسعة. كل حبي لـ MOXIE ، لكنه & # x27s ليس علامة جيدة أبدًا عندما يحتوي الاختصار الخاص بك على اختصار متداخل. ثم مرة أخرى ، عملت بجدية على BOOST ، أحد مكونات BEAST كجزء من تحقيق جاذبي في CMB (الخلفية الكونية الميكروويف) ، لذلك يمكنني & # x27t المضايقة بشدة.

قام عالم الفلك ومهندس الكمبيوتر جلين بيتيتباس في مركز هارفارد سميثسونيان للفيزياء الفلكية بجمع الأنواع الأخرى من الاختصارات. أنت تعرف هؤلاء ، حيث ظهر الاختصار بوضوح أولاً وتم إجبار الاسم بشكل محرج على الملاءمة ، أو أنه بعيد عن القاعدة الموضوعية لدرجة أنك لا تعرف حتى كيف يمكن للعلماء كتابة أوراق أكاديمية جادة تتضمنهم دون ضحك. إليك & # x27s عددًا قليلاً من المفضلات الخاصة بي السيئة للغاية & # x27re-good:

  • 5 ميوزيس: 5مايجانسكي يوغير متحيز سبيتزر هxtragalactic سأورفي هو أداةبرنامج مراقبة لتلسكوب سبيتزر الفضائي الذي يلتقط الضوء في مكان ما بين المجرات الحلزونية القريبة ومجرات الأشعة تحت الحمراء فائقة الإضاءة (ULIRGs ، للحصول على اختصار إضافي). MegaJansky (MJy) هي وحدة تدفق لقياس كثافة التدفق الطيفي أو الإشعاع الطيفي الذي يعادل 10-20 كجم في الثانية.
  • العنبر: أسترونومي مأولتييكونصباحا صecombiner عبارة عن أداة على مقياس التداخل التلسكوب كبير جدًا تستخدم لدمج حزم من عدة تلسكوبات في إشارة واحدة. إنه & # x27s أيضًا مخادع لاختصار لإخراج الأحرف بلا خجل من منتصف الكلمات. ثم مرة أخرى ، على الأقل ليس هو & # x27t BaR-SPOrt (مقاييس إشعاع محمولة من BAlloon لملاحظة استقطاب السماء) ، FaNTOm (Fabry-perot of New Technology for Observatoire du mont Megantic) ، أو GRAPE (GRAvity PipE).

CANGAROO III في المناطق النائية في Autralian ، وكنغر في نيو ساوث ويلز. اعتمادات الصورة الكنغر , snowmanradio

  • الكنغر: جالتعاون بين أالاسترالية و نippon جاام ام ايه صay اbservatory في اutback ، تعاون دولي للبحث عن انفجارات أشعة جاما اللطيفة جدًا للكلمات. هناك عدد غير قليل من المشاريع الأخرى التي تقفز على عربة الحيوانات ، مثل BIGRAT (BI Centennial Gamma RAy Telescope) ، BiSON (شبكة التذبذبات الشمسية في برمنغهام) ، CAT (تلسكوب تباين الخواص الكوني) ، COBRA (جهاز أبحاث O-neutrino double-Beta ) ، والعديد من الآخرين ، بما في ذلك 25BEARS ، بعض الأدوات على ASTE التي يجب على شخص ما أن يفسرها لي. (جميل من فضلك؟)
  • FASTSOUND: Fموس أنكوكو سهندو تيansa سأوبارو اbservation يوالفهم نأتور دقد تكون طاقة الفلك هي التعريف لمحاولة العمل الجاد مع الاختصارات المتداخلة متعددة اللغات. FMOS هو مطياف متعدد الأجسام بالألياف ، بينما يترجم Ankoku Shindou Tansa من اليابانية باسم مسح التذبذب المظلم. إنه برنامج بحث في علم الكونيات يبحث في الانزياح الأحمر للمجرة باستخدام أداة FMOS.
  • أريستوتيل: أالصفحات و صesearch أناnvolving سخطوة تيالتقنيات اbserving رهو هحقل arth & # x27s من إلآه هarth يدور سأتليت ليس اسمًا بقدر ما هو عبارة عن جملة كاملة معبأة في كلمة واحدة ، واختيار الحروف الأولية المناسبة للموضوع. كان من المفترض أن يكون قمرًا صناعيًا تابعًا لوكالة الفضاء الأوروبية (ESA) للتحقيق في مجالات الجاذبية والمغناطيسية ، ولكن تم إلغاؤه قبل أن تتاح له الفرصة على الإطلاق ، ربما لأن الضحك حول الاسم المفرط التعقيد كان محرجًا للغاية.

MAGIC ، اثنان من تلسكوبات Cherenkov للتصوير الجوي في جزر الكناري. رصيد الصورة: مجموعة ماجيك

  • السحر بالطبع له مكانه في الفيزياء الفلكية ، بدءًا من سحر (مأجور أالغلاف الجوي جيأما راي أناالسحر جهيرنكوف تيelescopes) يكتشف زخات الجسيمات من أشعة جاما. انبهار (دفلك أغيس ضإليمان ألفا هxplorer) يضيف بعض الإثارة الجادة إلى أي نزهة فلكية ، بالإضافة إلى مصور تفاضلي ضيق النطاق قريب من الأشعة تحت الحمراء لاكتشاف الانزياح الأحمر. الأكثر كلاسيكية من السحراء ميرلين (مUlti-هlement صوداعا إلمحبر أنانتيرفيرومتر نالشبكة) ، والتي كانت عبارة عن مجموعة من التلسكوبات الراديوية ، ولكن تمت ترقيتها منذ ذلك الحين إلى e-MERLIN. ساحر مبدع آخر هو غاندالف (جيمثل وأبسوربشن إلine Fitting) لتلائم خطوط الانبعاث والامتصاص في نفس الوقت ، وتفصل المساهمة النسبية للنجوم والسديم والمجرات. بالطبع علم الفلك له جانب مظلم ، لذلك فإن خصمه ساورون (وحدة المساحة الطيفية للبحث عن السدم الضوئية) يلعب أيضًا ، حيث ينظر إلى المجرات الإهليلجية والعدسية.
  • من هذه الأمثلة ، قد تشعر أن مسح الاختصارات هو وسيلة للتسلل إلى اللغة العامية والشتائم وغيرها من التصريحات غير الكريمة في الإعدادات الرسمية. أنت & # x27d تكون على حق. بعض الأمثلة البارزة هي FATBOY (أداة تحليل فلوريدا المولودة من التوق للحصول على بيانات علمية عالية الجودة) ، PINTofALE (حزمة للتحليل التفاعلي لانبعاث الخط) ، SHIT (تلسكوب قياس التداخل الفائق الضخم) ، ولجميع الباحثين الذين توصلوا إلى هذه الاختصارات الذكية والذكية ، WISEASS (نظام التحليل الطيفي للفيزياء الفلكية التجريبية من معهد وايزمان للعلوم)

ولكن إلى حد بعيد المفضل لدي من بين كل اختصار في علم الفلك صادفته هو:

  • أدوات! جيأدولينيوم أنتينيوترينو دالخطاب ضبغرور اأداء تام الد كأميوكاندي ، سuper! هو مرفق اختبار مخصص مقترح / قيد الإنشاء بالقرب من منجم Kamioka وكاشف Super Kamiokande. نعم ، بها علامة تعجب. نعم ، أحب الفريق العلمي أكثر من أجل هذا الحماس فقط.

هل لديك أي اختصارات شائنة مفضلة؟ هل عملت في مشاريع بأسماء سخيفة لدرجة أنه من الصعب أن تأخذ

شارك هذه القصة

احصل على النشرة الإخبارية لدينا

نقاش

أنا أعمل على المستندات حيث يتعين علي كتابة الاختصارات ، لذا توقف:

رسول (أناrcury سوجهك، سخطوة إنvironment Geو صanging) - خمسة عالية لذلك]

NPP (NPOESS [ناتيوني صأولار المدار ادائم هبيئي سالأقمار الصناعية سystem] صجبر صroject) - نعم ، اختصارات متداخلة

C3PO (جتجاري جإعادة & أمبير جأرغو صروجرام اffice) - المزيد من الخمسات المرتفعة

أوزيريس ريكس (االصرامة-سبيترال أناتفسير-صesource أناطب الأسنان-سالأمن-صإيجوليث السابقplorer) - يبدو رائعًا باعتباره اختصارًا ومربكًا مكتوبًا


2. استكشاف تصنيف التعلم الآلي للتنبؤ بفئات المجرات

هناك مجموعة واسعة من أنواع المجرات التي تم ملاحظتها بواسطة مسح سلون الرقمي للسماء في ال حديقة حيوان المجرة. في هذا النشاط ، سنقتصر مجموعة البيانات الخاصة بنا على ثلاثة أنواع من المجرات: الحلزونات والإهليلجية والاندماجات، كما هو مبين أدناه.

كتالوج المجرات الذي نستخدمه هو عينة من المجرات حيث توصل ما لا يقل عن 20 مصنفًا بشريًا (مثلك) إلى إجماع حول نوع المجرات. تم اختيار أمثلة من المجرات الحلزونية والإهليلجية حيث كان هناك تصنيف بالإجماع. نظرًا لانخفاض عدد العينات ، قمنا بتضمين أمثلة دمج حيث اختار ما لا يقل عن 80٪ من المصنفين البشريين فئة الاندماج. نحتاج إلى هذه البيانات عالية الجودة لتدريب المصنف لدينا.

الميزات التي سنستخدمها للقيام بتصنيف المجرات لدينا هي مؤشر اللون ، اللحظات التكيفية ، الانحرافات و تركيزات. يتم توفير هذه الميزات كجزء من كتالوج SDSS.

مؤشرات اللون هي نفس الألوان (u-g و g-r و r-i و i-z) التي استخدمناها للانحدار. تخبرنا دراسات تطور المجرات أن المجرات الحلزونية لديها مجموعات نجمية أصغر سناً ، وبالتالي فهي & # 8216bluer & # 8217 (أكثر إشراقًا عند الأطوال الموجية المنخفضة). تحتوي المجرات الإهليلجية على عدد أكبر من النجوم وتكون أكثر سطوعًا عند الأطوال الموجية الأعلى (& # 8216redder & # 8217).

يقترب الانحراف من شكل المجرة عن طريق تركيب القطع الناقص في ملفها الجانبي. الانحراف المركزي هو نسبة المحورين (شبه كبير وشبه صغير). تم استخدام نموذج De Vaucouleurs لتحقيق هذين المحورين. لتبسيط تجاربنا ، سنستخدم متوسط ​​الانحراف عبر المرشحات الخمسة.

تصف اللحظات التكيفية أيضًا شكل المجرة. يتم استخدامها في تحليل الصور لاكتشاف الأجسام المتشابهة بأحجام واتجاهات مختلفة. نستخدم اللحظة الرابعة هنا لكل فرقة.

التركيز مشابه لملف لمعان المجرة ، والذي يقيس نسبة مجرة ​​& # 8217s الضوء الكلي المنبعث ضمن أي نصف قطر. طريقة مبسطة لتمثيل ذلك هي أخذ نسبة نصف القطر التي تحتوي على 50٪ و 90٪ من تدفق بتروسيان.

تسمح لنا طريقة بتروسيان بمقارنة الملامح الشعاعية للمجرات على مسافات مختلفة. إذا كنت مهتمًا ، يمكنك قراءة المزيد هنا حول الحاجة إلى نهج بتروسيان. سنستخدم التركيز من نطاقات u و r و z. بالنسبة لهذه التجارب ، سنعرف التركيز على النحو التالي:

لقد استخرجنا ملف SDSS و حديقة حيوان المجرة بيانات 780 مجرة ​​، الصفوف الأولى من مجموعة البيانات موضحة أدناه:

كما هو موضح سابقًا ، تحتوي البيانات على الحقول التالية:

  • الألوان: u-g و g-r و r-i و i-z
  • غريب الأطوار: ecc
  • اللحظات التكيفية الرابعة: m4_u و m4_g و m4_r و m4_i و m4_z
  • 50٪ بتروسيان: petroR50_u، petroR50_r، petroR50_z
  • 90٪ بتروسيان: petroR90_u، petroR90_r، petroR90_z.

الآن ، دع & # 8217s يقسم البيانات وينشئ الميزات ، ثم قم بتدريب ملف مصنف شجرة القرار، أداء صمد خارج التحقق من الصحة من خلال التنبؤ بالفئات الفعلية للمقارنة لاحقًا.

تعلم شجرة القرار مع شبكة البحث عبر التحقق من الصحة هو مبين أدناه:

ال دقة التصنيف أسهل بكثير في الحساب من مشاكل الانحدار. أبسط قياس هو جزء الكائنات التي تم تصنيفها بشكل صحيح ، كما هو موضح أدناه. ال قياس الدقة غالبًا ما تسمى درجة النموذج. في حين أن طريقة حساب الدرجة يمكن أن تختلف اعتمادًا على النموذج ، فإن الدقة هي الأكثر شيوعًا لمشاكل التصنيف.

بالإضافة إلى درجة الدقة الإجمالية ، نود أيضًا معرفة أين يسير نموذجنا بشكل خاطئ. على سبيل المثال ، هل تم تصنيف عمليات الدمج المصنفة بشكل غير صحيح على أنها حلزونية أو بيضاوية الشكل؟ للإجابة على هذا النوع من الأسئلة ، نستخدم مصفوفة الارتباك. مصفوفة الارتباك المحسوبة لمشكلتنا موضحة أدناه:

غابة عشوائية

حتى الآن استخدمنا واحدة نموذج شجرة القرار. ومع ذلك ، يمكننا تحسين صحة تصنيفنا باستخدام مجموعة (أو مجموعة) من الأشجار تعرف باسم الغابة العشوائية.

أ غابة عشوائية عبارة عن مجموعة من أشجار القرار التي تم تدريب كل منها بشكل مستقل باستخدام مجموعات فرعية مختلفة من بيانات التدريب و / أو مجموعات مختلفة من الميزات في تلك المجموعات الفرعية.

عند إجراء تنبؤ ، تعطي كل شجرة في الغابة تنبؤًا خاصًا بها ويتم اعتبار التصنيف الأكثر شيوعًا على أنه التنبؤ الكلي للغابة (في الانحدار ، يتم استخدام متوسط ​​التنبؤ).

يوضح الشكل التالي ملف الارتباك مصفوفة محسوبة ب مصنف الغابة العشوائية.

فعل غابة عشوائية طور ال صحة من النموذج؟ الجواب نعم - نرى زيادة كبيرة في الدقة. عندما ننظر إلى نتائج التحقق المتقاطع من 10 أضعاف ، نرى أن الغابة العشوائية تؤدي بشكل منهجي شجرة قرار واحدة: الغابة العشوائية موجودة حولها


خوارزمية لبناء كتالوجات مجرات وهمية باستخدام محاكاة الفئران

  • APA
  • مؤلف
  • BIBTEX
  • هارفارد
  • اساسي
  • RIS
  • فانكوفر

n> aga and M. Crocce and P. Fosalba "،

مخرجات البحث: المساهمة في المجلة ›المقال› البحث ›مراجعة الأقران

T1 - خوارزمية لبناء كتالوجات مجرات وهمية باستخدام محاكاة الفئران

N2 - © 2014 المؤلفون. نقدم طريقة لإنشاء كتالوجات مجرات وهمية تبدأ من كتالوج هالة يستخدم وصفات توزيع هالة المهنة (HOD) بالإضافة إلى تقنية مطابقة وفرة سوبالو (شام). من خلال الجمع بين كلتا الوصفات ، يمكننا دفع الحجم المطلق للكتالوج الناتج إلى لمعان أكثر خفوتًا من استخدام تقنية SHAM فقط ويمكننا تفسير نتائجنا من حيث نمذجة HOD. نقوم بتحسين الطريقة عن طريق ملء هالات المادة المظلمة لأصدقاء الأصدقاء بالمجرات المستخرجة من محاكاة Marenostrum Institut de Ciències de l'Espai للمادة المظلمة ومقارنتها بقيود المراقبة. تمكنت كتالوجات المجرات الوهمية الناتجة من إعادة إنتاج وظيفة لمعان المجرة المحلية المرصودة وتوزيع حجم اللون كما لوحظ في مسح Sloan الرقمي للسماء. كما أنها تعيد إنتاج خصائص تجمع المجرات المرصودة كدالة للسطوع واللون. من أجل تحقيق ذلك ، تتضمن الخوارزمية أيضًا التشتت في علاقة هالة اللمعان بين الكتلة والمجرة المشتقة من SHAM المباشر وملف تعريف كثافة الكتلة Navarro-Frenk-White المعدل لوضع المجرات الساتلية في هالات المادة المظلمة المضيفة. تحسين الاستخدام العام لـ HOD الذي يناسب التجميع لعينات محدودة الحجم معينة ، تم إنشاء كتالوجاتنا لتناسب الملاحظات في جميع السطوع المعتبرة وبالتالي لأي عينة فرعية لمعان. بشكل عام ، تعد الخوارزمية الخاصة بنا إجراءً اقتصاديًا للحصول على كتالوجات المجرات الصورية وصولاً إلى المقادير الباهتة الضرورية لفهم وتفسير استطلاعات المجرات.

AB - © 2014 المؤلفون. نقدم طريقة لإنشاء كتالوجات مجرات وهمية تبدأ من كتالوج هالة يستخدم وصفات توزيع هالة المهنة (HOD) بالإضافة إلى تقنية مطابقة وفرة سوبالو (شام). من خلال الجمع بين كلتا الوصفات ، يمكننا دفع الحجم المطلق للكتالوج الناتج إلى لمعان أكثر خفوتًا من استخدام تقنية SHAM فقط ويمكننا تفسير نتائجنا من حيث نمذجة HOD. نقوم بتحسين الطريقة عن طريق ملء هالات المادة المظلمة لأصدقاء الأصدقاء بالمجرات المستخرجة من محاكاة Marenostrum Institut de Ciències de l'Espai للمادة المظلمة ومقارنتها بقيود المراقبة. تمكنت كتالوجات المجرات الوهمية الناتجة لدينا من إعادة إنتاج وظيفة لمعان المجرة المحلية المرصودة وتوزيع حجم اللون كما لوحظ في مسح Sloan الرقمي للسماء. كما أنها تعيد إنتاج خصائص تجمع المجرات المرصودة كدالة للسطوع واللون. من أجل تحقيق ذلك ، تتضمن الخوارزمية أيضًا التشتت في علاقة هالة اللمعان بين الكتلة والمجرة المشتقة من SHAM المباشر وملف تعريف كثافة الكتلة Navarro-Frenk-White المعدل لوضع المجرات الساتلية في هالات المادة المظلمة المضيفة. تحسين الاستخدام العام لـ HOD الذي يناسب التجميع لعينات محدودة الحجم معينة ، تم إنشاء كتالوجاتنا لتناسب الملاحظات في جميع السطوع المعتبرة وبالتالي لأي عينة فرعية لمعان. بشكل عام ، تعد الخوارزمية الخاصة بنا إجراءً اقتصاديًا للحصول على كتالوجات المجرات الصورية وصولاً إلى المقادير الباهتة الضرورية لفهم وتفسير استطلاعات المجرات.


النمذجة الحركية لمجرات القرص - I. طريقة جديدة لتلائم الحلقات المائلة مع مكعبات البيانات

هذا هو الأول من سلسلة من الأوراق التي يتم فيها فحص حركيات المجرات القرصية على نطاق من المقاييس باستخدام التحليل الطيفي. يتم تقديم جانب أساسي من هذه الدراسات هنا: أداة البرمجيات الجديدة المتاحة للجمهور TiRiFiC (http://www.astro.uni-bonn.de/ (على غرار) gjozsa / tirific.html) تتيح ملاءمة مباشرة لـ "مائل" -نموذج الحلقات "لمكعبات البيانات الطيفية. تقوم الخوارزمية بإنشاء مكعبات بيانات نموذجية من معلمات الحلقة المائلة للقرص الدوار ، والتي يتم ضبطها تلقائيًا للوصول إلى التوافق الأمثل عبر طريقة تصغير مربع كاي لمكعب بيانات مرصود. تمت مناقشة هيكل البرنامج الجديد ، وأوجه القصور في البرامج المتوفرة سابقًا لإنتاج نموذج الحلقة المائلة ، وأداء TiRiFiC. طريقتنا أقل تأثراً بالمشكلة المعروفة المتمثلة في تلطيخ الحزمة التي تحدث عند ملاءمتها لمجال السرعة. نظرًا لأننا نلائم العديد من نقاط البيانات في مكعب البيانات في وقت واحد مع طريقتنا ، فإن TiRiFiC حساس للهياكل الخافتة جدًا ، لذا يمكن استخدامها لاشتقاق نماذج الحلقة المائلة التي تمتد بشكل كبير في نصف قطر يتجاوز تلك المشتقة من حقل السرعة. البرنامج قادر على تحديد أقراص HI للمجرات التي يتقاطع معها خط الرؤية مرتين أو أكثر ، أي إذا كانت الأقراص مشوهة بشدة ، و / أو مع تحول كبير لمركز الدوران المسقط ، و / أو إذا رأيت حافة على. علاوة على ذلك ، توفر طريقتنا ملف تعريف سطوع السطح للمجرة التي تم فحصها بالإضافة إلى معلمات التوجيه ومنحنى الدوران. من أجل اشتقاق النماذج الحركية والمورفولوجية لمجرات القرص ، وخاصة منحنيات الدوران الموثوقة ، يجب أن تكون طريقة الملاءمة المباشرة كما هي مطبقة في الكود الخاص بنا هي الأداة المفضلة.


6. انحدار خطي قوي مع تناثر في بعد واحد أو بعدين

هذا البرنامج ينفذ الطريقة المقدمة في ثانية. 3.2 من كابيلاري وآخرون (2013 أ ، MNRAS ، 432 ، 1709) لأداء توافق قوي للغاية للخطوط أو المستويات مع البيانات مع وجود أخطاء في جميع المتغيرات ، والقيم المتطرفة الكبيرة المحتملة (بيانات بادا) والتشتت الداخلي غير المعروف.

يجمع الكود بين تقنية المربعات الأقل تشذيبًا (LTS) القوية ، التي اقترحها Rousseeuw (1984) وتم تسريعها في Rousseeuw & Driessen (2006) ، في خوارزمية ملائمة للمربعات الصغرى تسمح بالتشتت الجوهري والأخطاء في جميع الإحداثيات. تجعل هذه الطريقة الملاءمة تتلاقى مع الحل الصحيح حتى في وجود عدد كبير من القيم المتطرفة الكارثية (كما في شكل 1) ، حيث يمكن أن يتقارب نهج لقطة سيغما الأبسط بكثير مع الحل الخاطئ.

حزمة LtsFit بتنسيق

حزمة LtsFit موجودة في فهرس حزمة Python (PyPI). تم تحديثه آخر مرة في 17 فبراير 2020.

كيفية تثبيت: استخدم "pip install ltsfit". بدون الوصول للكتابة إلى دليل حزم المواقع العالمية ، استخدم "pip install --user ltsfit".

أمثلة الاستخدام: توجد في الدليل "أمثلة" داخل مجلد الحزمة الرئيسي داخل حزم الموقع.

تتطلب LtsFit الحزم الأساسية العلمية NumPy و SciPy و Matplotlib (تم اختبارها باستخدام Python 3.9 باستخدام Numpy 1.20 و SciPy 1.6 و Matplotlib 3.3).

قم بتنزيل كود المصدر LTS_LINEFIT و LTS_PLANEFIT بتنسيق

يمكن تنزيل الكود المصدري لبرامج IDL LTS_LINEFIT و LTS_PLANEFIT هنا بتنسيق ZIP (9 كيلوبايت). تم آخر تحديث لهذا الإصدار في 26 يوليو 2017 وتم توثيق التغييرات في ملف البرنامج. تم اختبار LTS_LINEFIT و LTS_PLANEFIT باستخدام IDL من 6.4 إلى 8.6.

  • روتين التخطيط TeXtoIDL كتبه في الأصل ماثيو دبليو كريج
  • خوارزمية تحسين المربعات الصغرى غير الخطية MINPACK (Mor & eacute، Garbow & Hillstrom، 1980) Levenberg-Marquardt. يمكن العثور على روتين IDL mpfit.pro (Markwardt 2009) هنا.

وإذا كنت قد بدأت للتو في استخدام IDL ولم يتم تثبيت مكتبة مستخدم IDL Astronomy User's Library ، أو إذا كان لديك إصدار قديم ، فيجب أن تحصل عليه على الفور من هنا.

ملاحظة: سأكون ممتنًا لو تركت لي بريدًا إلكترونيًا (العنوان في الأسفل) عند تنزيل LTS_LINEFIT و LTS_PLANEFIT.

تطبيق روتين CAP_LOESS_2D (مع FRAC = 0.6) لاستعادة وظيفتين أساسيتين من توزيع صاخب لـ 200 قيمة مبعثرة. للمقارنة ، تُظهر اللوحات اليمنى التوزيع الذي تم الحصول عليه عن طريق المتوسط ​​البسيط على الشبكة ، ولكن باستخدام قيم أكثر 100 مرة من تلك المستخدمة لاسترداد LOESS. يحقق نهج LOESS نتيجة مماثلة بينما يتطلب عددًا أقل بكثير من قيم الإدخال.


حزم CRAN في R لعلم الفلك

5000 حزمة امتداد لنظام برمجيات إحصائية R للمجال العام. لقد كان ينمو بشكل كبير منذ عام 2001. هذه الصفحة هي محاولة للحفاظ على قائمة محدثة لحزم CRAN المكتوبة خصيصًا لعلم الفلك ، معطاة بترتيب أحدث الإضافات / التعديلات.

مدرج أبجديا

IRACpm (ليس في CRAN)

RMultiNest (ليس في CRAN)

مدرج بواسطة أحدث إصدار

السماوية: مجموعة من إجراءات ووظائف التحويل الفلكي الشائعة

(الإصدار 1.4.1 ، 2017-08-24 ، آرون روبوثام)

يحتوي على عدد من إجراءات التحويل الشائعة في علم الفلك ، لا سيما أنظمة HMS والدرجات ، والتي يمكن تحويلها إلى كتلة بسبب الطبيعة التركيبية للأول. يسمح للمستخدمين بتنسيق مجموعات البيانات المطابقة بسرعة. يحتوي أيضًا على وظائف لحسابات كونية مختلفة.

الليرة: الانحدار الخطي في علم الفلك

(الإصدار 2.0.1 ، 2018-02-06 ، ماورو سيرينو)

حزمة للانحدار الخطي البايزي في علم الفلك. تأخذ الطريقة في الاعتبار الأخطاء غير المتجانسة في كل من المتغيرات المستقلة والتابعة ، والتشتت الجوهري (في كلا المتغيرين) ، والتطور الزمني للمنحدرات ، والتطبيع والتشتت ، وتحيز Malmquist و Eddington ، وكسر الخطية. تم أخذ عينات التوزيع اللاحق لمعلمات الانحدار باستخدام طريقة Gibbs التي تستغل مكتبة JAGS.

(الإصدار 1.0.0 ، 2017-10-23 ، هيونغسوك تاك)

نحن نقدم مجموعة أدوات لتلائم عملية ARMA المدمجة ذات الوقت الجزئي (CARFIMA) على بيانات السلاسل الزمنية أحادية المتغير والمتباعدة بشكل غير منتظم عبر آلات متكررة أو بايزية. تم تحديد نموذج CARFIMA العام (p ، H ، q) لـ p & gtq في Tsai and Chan (2005) & ltdoi: 10.1111 / j.1467-9868.2005.00522.x & gt ويتضمن p + q + 2 معلمات نموذج غير معروفة ، أي ، معلمات p AR ، q معلمات MA ، معلمة Hurst H ، وعدم اليقين في العملية (الانحراف المعياري) سيجما. تنتج الحزمة أقصى تقديرات الاحتمالية والشكوك المقاربة باستخدام مُحسِّن عالمي يسمى خوارزمية التطور التفاضلي. كما أنها تنتج توزيعاتها الخلفية عبر Metropolis داخل جهاز أخذ عينات Gibbs المجهز بسلسلة Markov التكيفية Monte Carlo لأخذ العينات اللاحقة. ومع ذلك ، قد تؤدي إجراءات التركيب هذه إلى حدوث أخطاء عددية إذا كانت p & gt2. يحتوي صندوق الأدوات أيضًا على وظيفة لمحاكاة بيانات السلاسل الزمنية المنفصلة من عملية CARFIMA (p ، H ، q) بالنظر إلى معلمات النموذج وأوقات المراقبة.

(الإصدار 0.7 ، 2017-06-14 ، ستيفن مايرز)

إجراءات روتينية للاختبار الفلكي وبناء مقياس الوقت الفلكي وتحليل السلاسل الزمنية. كما يتم تضمين مجموعة من التحليلات الإحصائية وإجراءات النمذجة ذات الصلة بتطوير مقياس الوقت وتحليل المناخ القديم.

(الإصدار 1.0 ، 2017-04-30 ، ألبرتو كرون مارتينز)

يوفر وظائف سهلة الاستخدام لإنشاء مخططات شبكية شاملة لأنظمة الإحداثيات الفلكية المستخدمة على نطاق واسع (خط الاستواء ومسير الشمس والمجرة) ومخططات مبعثرة للبيانات على أي من هذه الأنظمة بما في ذلك نظام التحويل أثناء الطيران. وهو يدعم أي نوع من الإسقاط الكروي على المستوى المحدد بواسطة الحزمة & # 8216mapproj & # 8217.

UPMASK: تعيين عضوية ضوئي غير خاضع للإشراف في مجموعات النجوم

(الإصدار 1.1 ، 2017-04-03 ، ألبرتو كرون مارتينز)

تنفيذ طريقة UPMASK لأداء تعيين العضوية في مجموعات نجمية في R. وهي مُعدة لاستخدام القياس الضوئي والمواقع المكانية ، ولكنها يمكن أن تأخذ في الاعتبار أنواعًا أخرى من البيانات. هذه الطريقة قادرة على أن تأخذ في الاعتبار نماذج الخطأ التعسفي ، وهي غير خاضعة للإشراف ، وقائمة على البيانات ، وخالية من النماذج المادية وتعتمد على أقل عدد ممكن من الافتراضات. يعتمد النهج المتبع لتقييم العضوية على عملية تكرارية ، وتحليل المكون الرئيسي ، وخوارزمية التجميع ، وتقدير كثافة النواة.

(الإصدار 1.1.0 ، 2017-12-12 ، آرون روبوثام)

ProFit هي أداة ملائمة لمجرة Bayesian تستخدم مكتبة إنشاء صور C ++ سريعة وواجهة مرنة لعدد كبير من أجهزة أخذ العينات.

SOPIE: تقدير غير معلمي للفاصل الزمني خارج النبض لنجم نابض

(الإصدار 1.5 ، 2015/09/28 ، ويليم دانيال شوت)

يوفر وظائف لتقدير الفاصل الزمني غير النبضي لوظيفة مصدر تنشأ من نجم نابض. The technique is based on a sequential application of P-values obtained from goodness-of-fit tests for the uniform distribution, such as the Kolmogorov-Smirnov, Cramer-von Mises, Anderson-Darling and Rayleigh goodness-of-fit tests.

SCEPtER: Stellar CharactEristics Pisa Estimation gRid

(ver. 0.2-0, 2015-01-05, Matteo Dell’Omodarme)

A package to estimate stellar mass and radius given observational data of effective temperature, [Fe/H], and astroseismic parameters. The results are obtained adopting a maximum likelihood technique over a grid of computed stellar models.

(ver. 0.1-1, 2014-12-20, Matteo Dell’Omodarme)

SCEPtER pipeline for estimating the stellar age for double-lined detached binary systems. The observational constraints adopted in the recovery are the effective temperature, the metallicity [Fe/H], the mass, and the radius of the two stars. The results are obtained adopting a maximum likelihood technique over a grid of pre-computed stellar models.

RStars: Access to the Digital Universe Data set API

(ver 1.0, 2014-12-04, William Kyle Hamilton)

Access to the Digital Universe Data set API pulls data on exoplants, stars, and galaxies.

RobPer: Periodogram methods for irregularly samples time series (ver 1.2, 2014-10-3, Anita M. Thieler, Jonathan Rathjens and Roland Fried)

Package to calculate periodograms based on (robustly) fitting periodic functions to light curves (irregularly observed time series, possibly with measurement accuracies, occurring in astroparticle physics). Three main functions are included: RobPer calculates the periodogram. Outlying periodogram bars (indicating a period) can be detected with betaCvMfit. Artificial light curves can be generated using the function tsgen. For more details see Thieler, Fried and Rathjens (2013).

Astro: Astronomy functions, tools and routines

(ver 1.2, 2014-09-08, Lee Kelvin)

A variety of tools treating cosmology, FITS I/O, Sersic function modeling for galaxy images, plotting utilities, and more.

CosmoPhotoz: Photometric redshift estimation using generalized linear models

(ver 0.1, 2014-08-24, Rafael de Souza)

User-friendly interfaces to perform fast and reliable galaxy photometric redshift estimation. Accurate estimation of galaxy redshifts (distances) from broad-band photometry is essential for many problems in observational cosmology and extragalactic astronomy. The code makes use of generalized linear models and can adopt gamma or inverse gaussian families, either from a frequentist or a Bayesian perspective. The code additionally provides a `shiny’ application providing a simple interactive user interface.

AstrodatR: Astronomical data

(ver 0.1, 2014-08-12, Eric Feigelson)

A collection of 19 datasets from contemporary astronomical research, mostly from the textbook ‘Modern Statistical Methods for Astronomy with R Applications’ by Eric D. Feigelson and G. Jogesh Babu (Cambridge University Press, 2012, Appendix C). They cover: density estimation heteroscedastic measurement errors contingency tables two-sample hypothesis tests spatial point processes nonlinear regression mixture models censoring and truncation multivariate analysis classification and clustering inhomogeneous Poisson processes periodic and stochastic time series analysis.

AstrolibR: Astronomy Users Library

(ver. 0.3, 2014-08-09, Eric Feigelson)

Several dozen low-level utilities and codes from the Interactive Data Language (IDL) Astronomy Users Library (http://idlastro.gsfc.nasa.gov) are implemented in R. They treat: time, coordinate and proper motion transformations terrestrial precession and nutation, atmospheric refraction and aberration, barycentric corrections, and related effects utilities for astrometry, photometry, and spectroscopy and utilities for planetary, stellar, Galactic, and extragalactic science.

CRAC: Cosmology R Analysis Code (ver. 1.0, 2014-02-15, Jiayi Liu)

R functions for cosmological research. The main functions are similar to the python library, cosmolopy.

Moonsun: Basic astronomical calculations with R (ver. 0.1.3, 2013-12-30, Lukasz Komsta)

A collection of basic astronomical routines for R based on “Practical astronomy with your calculator” by Peter Duffet-Smith

Magicaxis: Pretty scientific plotting with minor-tick and log minor-tick support

(ver 1.7, 2013-10-28, Aaron Robotham)

Functions to make useful (and pretty) plots for scientific plotting. Additional plotting features are added for base plotting, with particular emphasis on making attractive log axis plots.

Sphereplot: Spherical plotting

(ver 1.5, 2013-10-22, Aaron Robotham)

Various functions for creating spherical coordinate system plots via extensions to rgl.

Snapshot: Gadget N-body simulation code snapshot I/O utilities (ver 0.1.2, 2013-10-22, Aaron Robotham)

Functions for reading and writing snapshots from videos produced by the Gadget code which is popular in astrophysics for running simulations N-body + hydrodynamical cosmological structure formation and galaxy mergers.

FITSio: FITS (Flexible Image Transport System) utilities (ver. 2.0-0, 2013-10-12, Andrew Harris)

Utilities to read and write files in the FITS (Flexible Image Transport System) format, a standard format in astronomy. Present low-level routines allow: * Reading, parsing and editing FITS headers * Reading FITS images (multi-dimensional arrays) * Reading FITS binary tables * Writing FITS images (multi-dimensional arrays). Higher-level functions allow: * Reading files composed of one or more headers and a single (perhaps multidimensional) image or single bintable * Reading bintables into data frames * Generating vectors for image array axes * Scaling and writing images as 16-bit integers Known incompletenesses are reading FITS ASCII table and random group extensions, as well as bit, complex, and array descriptor data types in binary tables.

SCEPtERextras: Additional grids for SCEPtER

(ver. 0.1-0, Matteo Dell’Omodarme)

Grid of stellar models computed with various initial helium abundances and different mixing-length values.

StellaR: stellar evolution tracks and isochrones (ver. 0.3-3, 2013-01-21, Matteo Dell’Omodarme)

A package to manage and display stellar tracks and isochrones from Pisa low-mass database. Includes tools for isochrones construction and tracks interpolation.

CosmoFns: Functions for cosmological distances, times, luminosities, etc (ver. 1.0-1, 2012-12-15, Andrew Harris)

Package encapsulates standard expressions for distances, times, luminosities, and other quantities useful in observational cosmology, including molecular line observations. Currently coded for a flat universe only.

AstroFns: Astronomy: time and position functions, misc. utilities

(ver. 4.1-0, 2012-09-29, Andrew Harris)

Miscellaneous astronomy functions, utilities, and data.

Ringscale: Ringscale

(ver. 0.1.2, 2009-10-21, Daniel Haase)

Implementation of the “Ringscale” method as proposed in the student research project “DETECTION OF FAINT COMPANIONS AROUND YOUNG STARS IN SPECKLE PATTERNS OF VLT/NACO CUBE MODE IMAGES BY MEANS OF POST-PROCESSING” at the Friedrich-Schiller-University of Jena.

Non-CRAN R packages on GitHub

RMultiNest

(Johannes Buchner)

This code allows likelihood functions written in R to be used by MultiNest. MultiNest treats Bayesian inference for high-dimensional parameter estimation and model selection when multimodal posteriors and computationally expensive likelihoods are present using importance nested sampling. The main program will connect to R using Rserve. It will run MultiNest, and for each point evaluation call the user-defined R callback function. It runs MultiNews written by Farhan Feroz and Mike Hobson (ver 3.4, Oct 2013). MultiNest is described by Feroz et al. (2009, 2013).

(Taran Esplin)

Applies a 7-8 order distortion correction to IRAC astrometric data from the Spitzer Space Telescope and includes a function for measuring apparent proper motions between different epochs.


The Red Sequence Method for Galaxy Cluster Detection

In this post, I’d like to discuss a slightly older paper. It’s worth discussing, though, because in the process we can learn a lot about galaxy cluster science. It’s also not every day that someone comes up with a new method for finding galaxy clusters, which is what this paper is all about. The method described by this paper is still relatively young, and any new detection method can help fill gaps left by our other methods.

The rich cluster Abell 1689. Abell found it first, so he got to name it. Note the gravitationally-lensed images of galaxies (the light blue streaks), indicating a high concentration of mass. Image from the Hubble Space Telescope.

Think about it: how would you find a galaxy cluster? It isn’t necessarily easy. The Virgo Cluster is the largest nearby cluster, but it’s roughly 50 million light years away, and its central core only spans about 7 square degrees of the sky. Since the Virgo Cluster is in our cosmic back yard, any other clusters we hope to detect will appear even smaller. You might think the best idea is just to observe a large part of the sky, divide it up into regions of fixed size, and then count how many galaxies you see per region. Regions with a high number density would then likely be clusters.

In fact, that’s exactly what George Abell did in order to compose the historic Abell catalog of galaxy clusters: he pored over a stack of photographs from the Palomar Observatory with a magnifying glass, counting galaxies by hand. It was the first cluster survey of its kind, finding over 4,000 clusters, and Abell published his data in 1958.

As you might imagine, this method can lead to a “false positive” detection if a bunch of galaxies at different distances just happen to line up on a line of sight, creating a galaxy overdensity in the sky when really they’re not part of one continuous structure (see figure 2). What we really want is a method that finds not just a visual overdensity but an overdensity in galaxies at roughly the same redshift.

Here we see my crude illustration of the projection effect. Black dots represent galaxies. Even though they’re at vastly different distances and therefore do not form a cluster, when we observe them they appear spatially clustered (the red dots).

The Red Sequence Method

A few major cluster detection methods have been used since Abell’s time. Clusters contain a lot of hot gas, which radiates X-rays in a process known as Bremsstrahlung radiation clusters can therefore be found thanks to their X-ray luminosity. A more exotic method uses the fact that cosmic microwave background radiation photons will be bumped to higher energies by interacting with the hot cluster gas (the Sunyaev–Zel’dovich effect).

The paper we’re looking at in this post proposed a new detection method when it was published in 2000. The method cleverly exploits the fact that galaxy clusters all contain a well-defined, highly regular population of elliptical and lenticular galaxies, known as the red sequence.

Here’s an example of a red sequence, from the cluster Abell 1084. Each point describes the color and brightness of an individual galaxy in the cluster. A clear red sequence is present (the black line). The remarkable tightness of the correlation is a general feature of all clusters, which is why a method like this can work. Figure reproduced from Stott et al. (2009).

All of these early-type (elliptical and lenticular) galaxies that fall on a cluster’s red sequence have a tight relationship between their color and magnitude. In other words, an elliptical galaxy in a given cluster with a certain color will have a specific overall brightness. You wouldn’t necessarily expect such a relationship to exist in nature: why should there be such a tight color-magnitude relation? It’s an interesting and ongoing question.

Take a look at figure 3 here, showing the red sequence that is in place in cluster Abell 1084. The axes run from bright on the left to dim on the right, and red at the top to blue at the bottom. Each point on this diagram represents the color and magnitude of a galaxy in the cluster, and the circled points are the elliptical and lenticular galaxies. There is a clear, linear relationship in this diagram for such galaxies, showing that the redder ones are brighter. Finding such a tight correlation between parameters is extremely rare in astronomy, and also extremely useful.

Every galaxy cluster observed to date contains a well-defined red sequence of galaxies. This means that we can potentially find clusters by looking for overdensities of galaxies that form a red sequence. The projection effect would no longer be a problem, because a random selection of galaxies at different redshifts will not form a coherent red sequence. The authors discuss this in detail in section 2 of the paper.

The method starts by simulating what the red sequence will look like at different redshifts. This is calibrated to match what we see in the nearby Coma cluster, as it is one of the closest and most highly-studied clusters. These simulated red sequences can be compared against what we have already observed in clusters, and since they show good agreement with observations, we can believe them.

Then you take all of the galaxies in your entire sky survey and assign to each of them a probability that they belong to a red sequence of a specific redshift. This is essentially determined by how close they are to falling exactly on the red-sequence line.

This is an example of assigning probabilities to a red sequence at a specific redshift. Each dashed line represents what we expect the red sequence to look like at farther and farther redshifts. The one we’re specifically concerned with is bracketed by the solid black lines. The size of each data point represents the probability that the given galaxy belongs to the red sequence at this redshift.

You then look at the distribution of your most likely red sequence galaxies in the sky. If a bunch of them happen to cluster in an isolated region, then congratulations! You’ve demonstrated that a compact region of the sky contains a believable population of red sequence galaxies at a specific redshift. In other words, you have a galaxy cluster candidate!

Of course, you can’t really believe your results until you go back and confirm through spectroscopic redshift measurements that yes, these galaxies all exist at roughly the same redshift and therefore occupy a compact volume in space. Nevertheless, this is a massive time-saver compared to just doing a spectroscopic survey to begin with, which generally would be prohibitively expensive and time-consuming. This is how all cluster detection surveys proceed, though, and we can also get a handle on how robust the method is by seeing if it can detect clusters we already know about.

In any case, the authors went on to use this method in their massive Red Sequence Cluster Survey, forming the RCS catalog which published 429 candidate clusters. RCS2 is currently underway. The red sequence method has also been applied in the Pan-STARRS survey, and also in the Spitzer Adaptation of the Red-Sequence Cluster Survey (SpARCS) survey. It has the potential to detect clusters at redshifts where other methods fail (the 1.5 < z < 2.2 “cluster desert” in which there is currently only one known cluster).


شاهد الفيديو: شرح مادة نظم التشغيل Memory Management - First Fit - Best Fit - Worst Fit - Next Fit (يونيو 2022).


تعليقات:

  1. Hotuaekhaashtait

    أعتقد أنك مخطئ. يمكنني إثبات ذلك. أرسل لي بريدًا إلكترونيًا إلى PM ، سنتحدث.

  2. Ariss

    انت لست على حق. يمكنني إثبات ذلك. اكتب في رئيس الوزراء ، سوف نتحدث.

  3. Stoffel

    برافو ، هذا الفكر العظيم سيكون مفيدًا

  4. Marcus

    لقد أصبت العلامة. في ذلك شيء أيضًا فكرة جيدة ، أتفق معك.

  5. Patten

    يمكنني أن أوصي بالذهاب إلى موقع لديه الكثير من المعلومات حول هذا الموضوع.

  6. Orren

    في رأيي تمت مناقشته بالفعل



اكتب رسالة