論文の概要: Determination of the relative inclination and the viewing angle of an
interacting pair of galaxies using convolutional neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01238v2
- Date: Thu, 30 Jul 2020 06:42:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 03:00:56.693020
- Title: Determination of the relative inclination and the viewing angle of an
interacting pair of galaxies using convolutional neural networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた相互作用銀河対の相対傾きと視角の決定
- Authors: Prem Prakash, Arunima Banerjee, Pavan Kumar Perepu
- Abstract要約: 我々は、相互作用する銀河対の相対傾き(i$)と視角(theta$)を決定するために、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)モデルを構築した。
i$と$theta$の両方の値に基づく分類では、9クラスの分類(0circ,15circ),(0circ,45circ),(0circ,90circ),(45circ,45circ),(90circ)のDCNNモデルを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constructing dynamical models for interacting pair of galaxies as constrained
by their observed structure and kinematics crucially depends on the correct
choice of the values of the relative inclination ($i$) between their galactic
planes as well as the viewing angle ($\theta$), the angle between the line of
sight and the normal to the plane of their orbital motion. We construct Deep
Convolutional Neural Network (DCNN) models to determine the relative
inclination ($i$) and the viewing angle ($\theta$) of interacting galaxy pairs,
using N-body $+$ Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) simulation data from the
GALMER database for training the same. In order to classify galaxy pairs based
on their $i$ values only, we first construct DCNN models for a (a) 2-class (
$i$ = 0 $^{\circ}$, 45$^{\circ}$ ) and (b) 3-class ($i = 0^{\circ}, 45^{\circ}
\text{ and } 90^{\circ}$) classification, obtaining $F_1$ scores of 99% and 98%
respectively. Further, for a classification based on both $i$ and $\theta$
values, we develop a DCNN model for a 9-class classification ($(i,\theta) \sim
(0^{\circ},15^{\circ}) ,(0^{\circ},45^{\circ}), (0^{\circ},90^{\circ}),
(45^{\circ},15^{\circ}), (45^{\circ}, 45^{\circ}), (45^{\circ}, 90^{\circ}),
(90^{\circ}, 15^{\circ}), (90^{\circ}, 45^{\circ}), (90^{\circ},90^{\circ})$),
and the $F_1$ score was 97$\%$. Finally, we tested our 2-class model on real
data of interacting galaxy pairs from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR15,
and achieve an $F_1$ score of 78%. Our DCNN models could be further extended to
determine additional parameters needed to model dynamics of interacting galaxy
pairs, which is currently accomplished by trial and error method.
- Abstract（参考訳）: 観測された構造と運動学によって制約された銀河対の相互作用のための力学モデルの構築は、銀河面間の相対傾き(i$)の値の正しい選択と、視角(\theta$)、視角と軌道運動の平面との通常の角度に依存する。
我々は、GALMERデータベースからN-body $+$ Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) シミュレーションデータを用いて、相互作用する銀河対の相対的傾き(i$)と視角(\theta$)を決定するために、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)モデルを構築した。
i$値のみに基づいて銀河対を分類するために、まず1つのDCNNモデルを構築します。
(a)2級($i$ = 0 $^{\circ}$, 45$^{\circ}$)および
(b)3つのクラス (i = 0^{\circ}, 45^{\circ} \text{, } 90^{\circ}$) を分類し、それぞれ99%と98%の$f_1$スコアを得る。
さらに、$i$と$\theta$値の両方に基づいて、9級分類((i,\theta) \sim (0^{\circ},15^{\circ}) ,(0^{\circ},45^{\circ}), (0^{\circ},90^{\circ}), (45^{\circ},15^{\circ}), (45^{\circ},45^{\circ}), (45^{\circ}, 90^{\circ}), (90^{\circ}, 15^{\circ}), (90^{\circ}, 45^{\circ}), (90^{\circ}, 90^{\circ}), (90^{\circ}, 90^{\circ}) のDCNNモデルを開発し、$F_1$のスコアは97$$$$であった。
最後に、Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR15の相互作用銀河対の実データに基づいて、2クラスモデルを検証し、F_1$スコア78%を得た。
我々のdcnnモデルはさらに拡張され、相互作用する銀河対の動力学のモデル化に必要な追加パラメータを決定することができる。
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