論文の概要: Modeling the Central Supermassive Black Holes Mass of Quasars via LSTM Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01459v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 06:07:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 15:48:14.173091
• Title: Modeling the Central Supermassive Black Holes Mass of Quasars via LSTM Approach
• Title（参考訳）: LSTM法によるクエーサーの中心超大質量ブラックホール質量のモデル化
• Authors: Seyed Sajad Tabasi, Reyhaneh Vojoudi Salmani, Pouriya Khaliliyan, and Javad T. Firouzjaee
• Abstract要約: クエーサーネットデータを用いて、クエーサーの中心ブラックホールの質量を時間とともに求める。 我々のモデルは、これらのデータを赤方偏移3から7へ、赤方偏移0から3から7から10へ、2つの赤方偏移間隔で観測し、クエーサーの中心超大質量ブラックホールの質量を予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the fundamental questions about quasars is related to their central supermassive black holes. The reason for the existence of these black holes with such a huge mass is still unclear and various models have been proposed to explain them. However, there is still no comprehensive explanation that is accepted by the community. The only thing we are sure of is that these black holes were not created by the collapse of giant stars, nor by the accretion of matter around them. Moreover, another important question is the mass distribution of these black holes over time. Observations have shown that if we go back through redshift, we see black holes with more masses, and after passing the peak of star formation redshift, this procedure decreases. Nevertheless, the exact redshift of this peak is still controversial. In this paper, with the help of deep learning and the LSTM algorithm, we tried to find a suitable model for the mass of central black holes of quasars over time by considering QuasarNET data. Our model was built with these data reported from redshift 3 to 7 and for two redshift intervals 0 to 3 and 7 to 10, it predicted the mass of the quasar's central supermassive black holes. We have also tested our model for the specified intervals with observed data from central black holes and discussed the results.
• Abstract（参考訳）: クエーサーに関する基本的な問題の1つは、その中心の超大質量ブラックホールに関するものである。 このような巨大な質量を持つブラックホールが存在する理由はまだ不明であり、それらの説明のために様々なモデルが提案されている。 しかし、コミュニティによって受け入れられる包括的説明はいまだに存在しない。 このブラックホールは、巨大星の崩壊や、周囲の物質の蓄積によって作られたものではありません。 さらに、別の重要な疑問は、時間とともにこれらのブラックホールの質量分布である。 観測によると、赤方偏移を通り抜ければ、質量が増えたブラックホールが見え、星形成のピークを過ぎると、この手順は減少する。 しかし、このピークの正確な赤方偏移はいまだに議論の余地がある。 本稿では、深層学習とlstmアルゴリズムを用いて、クエーサーの中央ブラックホールの質量を時間とともに求め、クエーサーネットデータを考慮し、適切なモデルを見いだそうとした。 このモデルでは、赤方偏移3から7、赤方偏移0から3と7から10の2つの赤方偏移間隔について、クエーサーの中心超大質量ブラックホールの質量を予測した。 また、中央ブラックホールから観測されたデータを用いて、特定間隔のモデルもテストし、結果について考察した。

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