論文の概要: Automated Detection of Double Nuclei Galaxies using GOTHIC and the
Discovery of a Large Sample of Dual AGN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12177v3
- Date: Mon, 10 Jul 2023 15:54:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 23:09:15.679464
- Title: Automated Detection of Double Nuclei Galaxies using GOTHIC and the
Discovery of a Large Sample of Dual AGN
- Title（参考訳）: GOTHICによる二重核銀河の自動検出とDual AGNの大規模サンプル発見
- Authors: Anwesh Bhattacharya, Nehal C. P., Mousumi Das, Abhishek Paswan,
Snehanshu Saha, Francoise Combes
- Abstract要約: 我々は、GOTHIC(Graph BOosted Iterated HIll Climbing)と呼ばれる二重核銀河(DNG)を検出する新しいアルゴリズムを提案する。
本研究の目的は、銀河内の2つまたは複数の活動銀河核(AGN)のサンプルを検出することである。
以上の結果から,2重 AGN は一般的ではなく,3重 AGN はさらに稀であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel algorithm to detect double nuclei galaxies (DNG) called
GOTHIC (Graph BOosted iterated HIll Climbing) - that detects whether a given
image of a galaxy has two or more closely separated nuclei. Our aim is to
detect samples of dual or multiple active galactic nuclei (AGN) in galaxies.
Although galaxy mergers are common, the detection of dual AGN is rare. Their
detection is very important as they help us understand the formation of
supermassive black hole (SMBH) binaries, SMBH growth and AGN feedback effects
in multiple nuclei systems. There is thus a need for an algorithm to do a
systematic survey of existing imaging data for the discovery of DNGs and dual
AGN. We have tested GOTHIC on a known sample of DNGs and subsequently applied
it to a sample of a million SDSS DR16 galaxies lying in the redshift range of 0
to 0.75 approximately, and have available spectroscopic data. We have detected
159 dual AGN in this sample, of which 2 are triple AGN systems. Our results
show that dual AGN are not common, and triple AGN even rarer. The color (u-r)
magnitude plots of the DNGs indicate that star formation is quenched as the
nuclei come closer and as the AGN fraction increases. The quenching is
especially prominent for dual/triple AGN galaxies that lie in the extreme end
of the red sequence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2つ以上の近接した核を持つ銀河の像を検出する,GOTHIC(Graph BOosted Iterated HIll Climbing)と呼ばれる2つの核銀河(DNG)を検出するアルゴリズムを提案する。
我々の目標は、銀河の二重または多重活動銀河核(agn)のサンプルを検出することである。
銀河の融合は一般的であるが、二重AGNの検出は稀である。
これらの検出は、複数の核系における超大質量ブラックホール(SMBH)双対の形成、SMBH成長、AGNフィードバック効果を理解する上で非常に重要である。
したがって、DNGと2重AGNの発見のために既存の画像データの体系的な調査を行うアルゴリズムが必要である。
我々は、既知のDNGのサンプルでGOTHICを試験し、約0から0.75の赤方偏移範囲にある100万個のSDSS DR16銀河のサンプルに適用した。
このサンプルから159個のAGNを検出し,そのうち2つは3重AGN系である。
以上の結果から,2重 AGN は一般的ではなく,3重 AGN はさらに稀であることがわかった。
DNGsの色(u-r)のプロットは、原子核が近づき、AGNが増加するにつれて星形成が焼成されることを示している。
クエンチングは、赤系列の極端に位置する2重三重AGN銀河に特に顕著である。
関連論文リスト
- Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。
本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z) - Joint Gaze-Location and Gaze-Object Detection [62.69261709635086]
現在、フレームガウン位置検出(GL-D)とガウンオブジェクト検出(GO-D)は2つの異なるタスクである。
本稿では,検出後の視線を合理化するために,検出後の下線Gazeを短縮したGTRを提案する。
GTRはGazeFollowingで12.1mAP、GL-DでVideoAttentionTargetで18.2mAP、GO-Dで19mAP向上を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-26T12:12:24Z) - Identifying AGN host galaxies with convolutional neural networks [0.0]
我々は、AGNホスト銀河と非活性銀河を区別するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。
合成物質としてスペクトル分類された33,000個の銀河のCNNを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-15T15:04:40Z) - Semi-Supervised Domain Adaptation for Cross-Survey Galaxy Morphology
Classification and Anomaly Detection [57.85347204640585]
We developed a Universal Domain Adaptation method DeepAstroUDA。
異なるタイプのクラスオーバーラップしたデータセットに適用することができる。
初めて、我々は2つの非常に異なる観測データセットに対するドメイン適応の有効利用を実演した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-01T18:07:21Z) - Deep Learning Models of the Discrete Component of the Galactic
Interstellar Gamma-Ray Emission [61.26321023273399]
H2星間ガス中の小さな(あるいは離散的な)構造からの重要な点状成分がフェルミ・LATデータに存在する可能性がある。
深層学習は、これらの稀なH2プロキシによって追跡されるガンマ線放射を、データ豊富な領域において統計的に有意な範囲でモデル化するために効果的に利用される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:00:07Z) - Sensitivity Estimation for Dark Matter Subhalos in Synthetic Gaia DR2
using Deep Learning [0.0]
本稿では, ダークマターサブハロの通過によって位相空間分布が乱れうる恒星を, 機械学習を用いて検出する課題について述べる。
まず、異常検出アルゴリズムを用いて、シミュレーション銀河の摂動の大きさを定量化する。
約50億個の合成星オブザーバブルに最適化された分類アルゴリズムは、軽度だが非ゼロ感度を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-15T18:00:02Z) - Detection of extragalactic Ultra-Compact Dwarfs and Globular Clusters
using Explainable AI techniques [1.3764085113103222]
銀河を取り巻く超コンパクト小星(UCD)や球状星団(GC)のような小さな恒星系は、これらの銀河を形成する融合現象のトレーサーとして知られている。
ここでは、Fornax銀河団のマルチ波長イメージングデータを用いて、これらの物体を前景の星や背景銀河から6個のフィルターで分離する機械学習モデルを訓練する。
精度と93%のリコールでUDD/GCを識別でき、各特徴量%(色と角の大きさ)の重要性を反映した関連性を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-05T13:37:55Z) - Inferring Black Hole Properties from Astronomical Multivariate Time
Series with Bayesian Attentive Neural Processes [17.145373200662277]
本稿では,AGN時系列を再構成し,同時に後続確率密度分布を推定する手法を提案する。
この研究は、AGNの確率的時系列再構成とパラメータ推論をエンドツーエンドで扱う最初のものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T20:17:31Z) - Isolation Distributional Kernel: A New Tool for Point & Group Anomaly
Detection [76.1522587605852]
分離分散カーネル(IDK)は2つの分布の類似性を測定する新しい方法である。
我々は、カーネルベースの異常検出のための新しいツールとして、IDKの有効性と効率を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-24T12:25:43Z) - Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions [106.80781016591577]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフデータ上で表現を学習し,予測を行う強力なモデルである。
本稿では,グラフ畳み込み演算子を提案し,隣接するノードの表現の対の相互作用で重み付け和を増大させる。
このフレームワークをBGNN(Bilinear Graph Neural Network)と呼び、隣ノード間の双方向相互作用によるGNN表現能力を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-10T06:43:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。