Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Machine Learning for the Classification of Astrophysical X-ray Sources

論文の概要: Unsupervised Machine Learning for the Classification of Astrophysical X-ray Sources

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12203v1
Date: Mon, 22 Jan 2024 18:42:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 12:48:06.963719
Title: Unsupervised Machine Learning for the Classification of Astrophysical X-ray Sources
Title（参考訳）: 天体x線源分類のための教師なし機械学習
Authors: V\'ictor Samuel P\'erez-D\'iaz, Juan Rafael Mart\'inez-Galarza, Alexander Caicedo, Raffaele D'Abrusco
Abstract要約: 我々は、Chandra Source Catalogソースに確率的クラスを提供するための教師なし機械学習アプローチを開発した。約14,507個の検出結果を含む8,756個の情報源を対象とした確率クラスのカタログを提供する。分類対象物の特徴分布と確立された天体物理仮説との整合性について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The automatic classification of X-ray detections is a necessary step in extracting astrophysical information from compiled catalogs of astrophysical sources. Classification is useful for the study of individual objects, statistics for population studies, as well as for anomaly detection, i.e., the identification of new unexplored phenomena, including transients and spectrally extreme sources. Despite the importance of this task, classification remains challenging in X-ray astronomy due to the lack of optical counterparts and representative training sets. We develop an alternative methodology that employs an unsupervised machine learning approach to provide probabilistic classes to Chandra Source Catalog sources with a limited number of labeled sources, and without ancillary information from optical and infrared catalogs. We provide a catalog of probabilistic classes for 8,756 sources, comprising a total of 14,507 detections, and demonstrate the success of the method at identifying emission from young stellar objects, as well as distinguishing between small-scale and large-scale compact accretors with a significant level of confidence. We investigate the consistency between the distribution of features among classified objects and well-established astrophysical hypotheses such as the unified AGN model. This provides interpretability to the probabilistic classifier. Code and tables are available publicly through GitHub. We provide a web playground for readers to explore our final classification at https://umlcaxs-playground.streamlit.app.
Abstract（参考訳）: x線検出の自動分類は、アストロフィジカルソースのコンパイルされたカタログから天体物理情報を抽出する上で必要なステップである。分類は、個々の対象の研究、人口調査のための統計、および異常検出、すなわち過渡性やスペクトル的に極端な情報源を含む新しい発見されていない現象の同定に有用である。この課題の重要性にもかかわらず、光学系と代表的なトレーニングセットの欠如により、X線天文学では分類が難しいままである。我々は、教師なし機械学習アプローチを用いて、光学カタログや赤外線カタログからの補助情報なしで、限られたラベル付きソースを持つChandra Source Catalogソースに確率クラスを提供する方法を開発した。総計14,507個の検出値を含む8,756個のソースの確率クラスカタログを提供し、若い恒星からの放出を識別する手法の成功を実証するとともに、小規模かつ大規模の小型降着装置を高い信頼度で区別する。本稿では,分類対象間の特徴分布と統一AGNモデルのような確立された天体物理仮説との整合性を検討する。これは確率的分類器の解釈可能性を提供する。コードとテーブルはgithubから公開されている。読者はhttps://umlcaxs-playground.streamlit.app.comで最終分類を調査できる。

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