論文の概要: Accelerating lensed quasars discovery and modeling with physics-informed variational autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12709v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 09:23:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:55.280636
• Title: Accelerating lensed quasars discovery and modeling with physics-informed variational autoencoders
• Title（参考訳）: 物理インフォームド変分オートエンコーダを用いた加速レンズクエーサーの探索とモデリング
• Authors: Irham T. Andika, Stefan Schuldt, Sherry H. Suyu, Satadru Bag, Raoul Cañameras, Alejandra Melo, Claudio Grillo, James H. H. Chan,
• Abstract要約: 強いレンズを持つクエーサーは、宇宙膨張の速度に関する貴重な洞察を与える。 天体画像で検出することは、非レンズ天体の出現により困難である。 物理インフォームド変分オートエンコーダ上に構築したVariLensと呼ばれる生成型ディープラーニングモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.82692226532414
• License:
• Abstract: Strongly lensed quasars provide valuable insights into the rate of cosmic expansion, the distribution of dark matter in foreground deflectors, and the characteristics of quasar hosts. However, detecting them in astronomical images is difficult due to the prevalence of non-lensing objects. To address this challenge, we developed a generative deep learning model called VariLens, built upon a physics-informed variational autoencoder. This model seamlessly integrates three essential modules: image reconstruction, object classification, and lens modeling, offering a fast and comprehensive approach to strong lens analysis. VariLens is capable of rapidly determining both (1) the probability that an object is a lens system and (2) key parameters of a singular isothermal ellipsoid (SIE) mass model -- including the Einstein radius ($\theta_\mathrm{E}$), lens center, and ellipticity -- in just milliseconds using a single CPU. A direct comparison of VariLens estimates with traditional lens modeling for 20 known lensed quasars within the Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC) footprint shows good agreement, with both results consistent within $2\sigma$ for systems with $\theta_\mathrm{E}<3$ arcsecs. To identify new lensed quasar candidates, we begin with an initial sample of approximately 80 million sources, combining HSC data with multiwavelength information from various surveys. After applying a photometric preselection aimed at locating $z>1.5$ sources, the number of candidates is reduced to 710,966. Subsequently, VariLens highlights 13,831 sources, each showing a high likelihood of being a lens. A visual assessment of these objects results in 42 promising candidates that await spectroscopic confirmation. These results underscore the potential of automated deep learning pipelines to efficiently detect and model strong lenses in large datasets.
• Abstract（参考訳）: 強いレンズを持つクエーサーは、宇宙膨張速度、前景の偏向器におけるダークマターの分布、およびクエーサーホストの特性に関する貴重な洞察を与える。 しかし, 天体画像から検出することは, 非レンズ天体の出現率が高いため困難である。 この課題に対処するため,物理インフォームド変分オートエンコーダをベースとしたVariLensという生成型ディープラーニングモデルを開発した。 このモデルは画像再構成、オブジェクト分類、レンズモデリングの3つの重要なモジュールをシームレスに統合し、強力なレンズ解析に対する高速かつ包括的なアプローチを提供する。 VariLens は(1) 物体がレンズ系である確率と(2) 唯一の等温楕円体(SIE)質量モデル(アインシュタイン半径 (\theta_\mathrm{E}$)、レンズ中心、楕円性を含む)の鍵パラメータの両方をたったミリ秒で素早く決定することができる。 VariLensの推定値と、Subaru Hyper Suprime-Cam (HSC)フットプリント内の20の既知のレンズクエーサーに対する従来のレンズモデルとの直接比較は、どちらも$\theta_\mathrm{E}<3$ arcsecs を持つシステムに対して$2\sigma$以内で一致していることを示す。 新しいレンズ付きクエーサー候補を特定するために,HSCデータと各種サーベイからのマルチ波長情報を組み合わせた,約8000万ソースの初期サンプルから始める。 $z>1.5$ソースの特定を目的とした測光事前選択を適用すると、候補数は710,966に削減される。 その後、VariLensは13,831個のソースをハイライトし、それぞれがレンズになる可能性が高いことを示している。 これらの物体の視覚的評価は、分光確認を待つ42の有望な候補をもたらす。 これらの結果は、大規模なデータセットで強力なレンズを効率的に検出し、モデル化するための、自動化されたディープラーニングパイプラインの可能性を強調している。

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