論文の概要: AGNet: Weighing Black Holes with Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.15095v2
• Date: Tue, 1 Dec 2020 06:15:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:28:19.836876
• Title: AGNet: Weighing Black Holes with Machine Learning
• Title（参考訳）: agnet: ブラックホールを機械学習で測る
• Authors: Joshua Yao-Yu Lin, Sneh Pandya, Devanshi Pratap, Xin Liu, Matias Carrasco Kind
• Abstract要約: 超大質量ブラックホール(SMBHs)は、ほとんどの銀河の中心に自在に存在する。 従来の手法では、収集に費用がかかるスペクトルデータが必要である。 準光時間系列を用いたSMBHの重み付けアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.598391092244943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supermassive black holes (SMBHs) are ubiquitously found at the centers of most galaxies. Measuring SMBH mass is important for understanding the origin and evolution of SMBHs. However, traditional methods require spectral data which is expensive to gather. To solve this problem, we present an algorithm that weighs SMBHs using quasar light time series, circumventing the need for expensive spectra. We train, validate, and test neural networks that directly learn from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Stripe 82 data for a sample of $9,038$ spectroscopically confirmed quasars to map out the nonlinear encoding between black hole mass and multi-color optical light curves. We find a 1$\sigma$ scatter of 0.35 dex between the predicted mass and the fiducial virial mass based on SDSS single-epoch spectra. Our results have direct implications for efficient applications with future observations from the Vera Rubin Observatory.
• Abstract（参考訳）: 超大質量ブラックホール(SMBHs)は、ほとんどの銀河の中心にある。 SMBHの質量を測定することは、SMBHの起源と進化を理解する上で重要である。 しかし、従来の手法では収集に費用がかかるスペクトルデータが必要となる。 この問題を解決するために、クエーサー光時間系列を用いてSMBHを重み付けし、高価なスペクトルの必要性を回避するアルゴリズムを提案する。 我々は、sloan digital sky survey (sdss) stripe 82データから直接学習するニューラルネットワークのトレーニング、検証、テストを行い、9,038ドルの分光学的に確認されたクエーサーを用いてブラックホール質量と多色光度曲線の間の非線形エンコーディングをマッピングした。 1$\sigma$ scatter of 0.35 dex between the expected mass and the fiducial virial mass based on SDSS single-epoch spectra。 この結果は、ヴェラ・ルービン天文台の将来の観測による効率的な応用に直接的な意味を持つ。

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