論文の概要: PICZL: Image-based Photometric Redshifts for AGN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07305v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 19:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:38.086493
• Title: PICZL: Image-based Photometric Redshifts for AGN
• Title（参考訳）: PICZL:AGNのための画像ベースの測光赤方偏移
• Authors: William Roster, Mara Salvato, Sven Krippendorf, Aman Saxena, Raphael Shirley, Johannes Buchner, Julien Wolf, Tom Dwelly, Franz E. Bauer, James Aird, Claudio Ricci, Roberto J. Assef, Scott F. Anderson, Xiu Liu, Andrea Merloni, Jochen Weller, Kirpal Nandra,
• Abstract要約: 本稿では,CNNのアンサンブルを利用した機械学習アルゴリズムであるPICZLを紹介する。 PICZLは、画像とカタログレベルのデータから得られる画像の異なるSED特徴を統合する。 8098 AGNの検証サンプルでは、PICZLは分散$sigma_textrmNMAD$4.5%、外れ値$eta$5.6%を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Computing photo-z for AGN is challenging, primarily due to the interplay of relative emissions associated with the SMBH and its host galaxy. SED fitting methods, effective in pencil-beam surveys, face limitations in all-sky surveys with fewer bands available, lacking the ability to capture the AGN contribution to the SED accurately. This limitation affects the many 10s of millions of AGN clearly singled out and identified by SRG/eROSITA. Our goal is to significantly enhance photometric redshift performance for AGN in all-sky surveys while avoiding the need to merge multiple data sets. Instead, we employ readily available data products from the 10th Data Release of the Imaging Legacy Survey for DESI, covering > 20,000 deg$^{2}$ with deep images and catalog-based photometry in the grizW1-W4 bands. We introduce PICZL, a machine-learning algorithm leveraging an ensemble of CNNs. Utilizing a cross-channel approach, the algorithm integrates distinct SED features from images with those obtained from catalog-level data. Full probability distributions are achieved via the integration of Gaussian mixture models. On a validation sample of 8098 AGN, PICZL achieves a variance $\sigma_{\textrm{NMAD}}$ of 4.5% with an outlier fraction $\eta$ of 5.6%, outperforming previous attempts to compute accurate photo-z for AGN using ML. We highlight that the model's performance depends on many variables, predominantly the depth of the data. A thorough evaluation of these dependencies is presented in the paper. Our streamlined methodology maintains consistent performance across the entire survey area when accounting for differing data quality. The same approach can be adopted for future deep photometric surveys such as LSST and Euclid, showcasing its potential for wide-scale realisation. With this paper, we release updated photo-z (including errors) for the XMM-SERVS W-CDF-S, ELAIS-S1 and LSS fields.
• Abstract（参考訳）: AGNの光-zの計算は、主にSMBHとそのホスト銀河に関連する相対放出の相互作用のために困難である。 鉛筆ビームサーベイで有効であるSEDフィッティング法は、利用可能なバンドが少ないオールスキーサーベイにおいて制限に直面し、SEDへのAGNの貢献を正確に捉える能力が欠如している。 この制限は、SRG/eROSITAによって明確に特定された数千万のAGNに影響を及ぼす。 我々のゴールは、複数のデータセットをマージする必要性を回避しつつ、オールスキーサーベイにおけるAGNの測光赤方偏移性能を大幅に向上することである。 代わりに、DESI第10回画像レガシーサーベイから入手可能なデータ製品を採用し、GrizW1-W4バンドのディープイメージとカタログベースの光度測定で20,000 deg$^{2}$をカバーしています。 本稿では,CNNのアンサンブルを利用した機械学習アルゴリズムであるPICZLを紹介する。 このアルゴリズムは、クロスチャネルアプローチを用いて、画像から異なるSED特徴とカタログレベルのデータから得られる特徴を統合する。 完全な確率分布はガウス混合モデルの積分によって達成される。 8098 AGNの検証サンプルでは、PICZLは4.5%のバラツキ$\sigma_{\textrm{NMAD}}$を出力率$\eta$の5.6%で達成し、MLを使用してAGNの正確な写真zを計算する以前の試みよりも優れていた。 我々は、モデルの性能が多くの変数、主にデータ深度に依存することを強調する。 本論文では,これらの依存関係の徹底的な評価について述べる。 当社の合理化手法は,データ品質の違いを考慮した調査エリア全体の一貫したパフォーマンスを維持している。 LSST や Euclid のような将来の深部光度調査にも同様のアプローチが適用でき、大規模な実現の可能性を示している。 本稿では,XMM-SERVS W-CDF-S, ELAIS-S1, LSSフィールドの更新フォトZ(エラーを含む)について述べる。

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