論文の概要: Representation Learning for Time-Domain High-Energy Astrophysics: Discovery of Extragalactic Fast X-ray Transient XRT 200515

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01150v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 05:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:46.185322
• Title: Representation Learning for Time-Domain High-Energy Astrophysics: Discovery of Extragalactic Fast X-ray Transient XRT 200515
• Title（参考訳）: 時間領域高エネルギー天体物理学のための表現学習:銀河外高速X線透過XRT 200515の発見
• Authors: Steven Dillmann, Rafael Martínez-Galarza, Roberto Soria, Rosanne Di Stefano, Vinay L. Kashyap,
• Abstract要約: 高エネルギーデータセットにおける異常検出や教師なし過渡分類といった下流タスクの表現学習手法を提案する。 このアプローチにより、チャンドラアーカイブに新しい高速X線トランジェント(FXT)、XRT 200515、ニードル・イン・ザ・ヘイスタックイベント、チャンドラFXTが発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present a novel representation learning method for downstream tasks such as anomaly detection and unsupervised transient classification in high-energy datasets. This approach enabled the discovery of a new fast X-ray transient (FXT) in the Chandra archive, XRT 200515, a needle-in-the-haystack event and the first Chandra FXT of its kind. Recent serendipitous breakthroughs in X-ray astronomy, including FXTs from binary neutron star mergers and an extragalactic planetary transit candidate, highlight the need for systematic transient searches in X-ray archives. We introduce new event file representations, E-t Maps and E-t-dt Cubes, designed to capture both temporal and spectral information, effectively addressing the challenges posed by variable-length event file time series in machine learning applications. Our pipeline extracts low-dimensional, informative features from these representations using principal component analysis or sparse autoencoders, followed by clustering in the embedding space with DBSCAN. New transients are identified within transient-dominant clusters or through nearest-neighbor searches around known transients, producing a catalog of 3,539 candidates (3,427 flares and 112 dips). XRT 200515 exhibits unique temporal and spectral variability, including an intense, hard <10 s initial burst followed by spectral softening in an ~800 s oscillating tail. We interpret XRT 200515 as either the first giant magnetar flare observed at low X-ray energies or the first extragalactic Type I X-ray burst from a faint LMXB in the LMC. Our method extends to datasets from other observatories such as XMM-Newton, Swift-XRT, eROSITA, Einstein Probe, and upcoming missions like AXIS.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギーデータセットにおける異常検出や教師なし過渡分類といった下流タスクの表現学習手法を提案する。 このアプローチにより、チャンドラアーカイブに新しい高速X線トランジェント(FXT)、XRT 200515、ニードル・イン・ザ・ヘイスタックイベント、チャンドラFXTが発見された。 最近のX線天文学におけるセレンディピティー的なブレークスルーは、連星中性子星の融合によるFXTや、銀河系外惑星のトランジット候補などであり、X線アーカイブにおける体系的な過渡探索の必要性を浮き彫りにしている。 本稿では,時間情報とスペクトル情報の両方をキャプチャする新しいイベントファイル表現であるE-t MapsとE-t-dt Cubesを導入し,機械学習アプリケーションにおける可変長イベントファイル時系列による課題を効果的に解決する。 このパイプラインは,主成分分析やスパースオートエンコーダを用いて,これらの表現から低次元情報的特徴を抽出し,次にDBSCANを用いた埋め込み空間におけるクラスタリングを行う。 新しいトランジェントは、トランジェントの支配的クラスタ内や、既知のトランジェント周辺の最も近いサーチを通して同定され、3,539の候補(3,427フレアと112ディップ)のカタログを生成する。 XRT 200515は、高度で硬い<10 sの初期のバーストと、800 sの振動尾にスペクトルの軟化を含む、独自の時間変動とスペクトル変動を示す。 我々は、XRT 200515を、低X線エネルギーで観測された最初の巨大磁気フレアか、LCCのかすかなLMXBからの最初の銀河外型I型X線バーストと解釈した。 我々の方法は、XMM-Newton、Swift-XRT、eROSITA、Einstein Probeなどの他の観測所からのデータセットや、AXISのような今後のミッションにまで拡張されます。

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