В целом, наблюдательный шум является более важным источником ошибок для фотометрической оценки звездной массы галактик, а вклад несовершенного моделирования SED почти сопоставим. Фото: Серия приложений к астрофизическому журналу (2023 г.). DOI: 10.3847/1538-4365/acfc3a
В исследовании, опубликованном в серии дополнений к Astrophysical Journal, сообщается о новых результатах теста производительности для одновременной оценки фотометрического красного смещения и параметров звездного населения галактик в широкоугольном многоканальном обзоре телескопа Китайской космической станции (CSST).
Исследование провели Хань Юнькунь из Юньнаньской обсерватории Китайской академии наук (CAS), профессор Фань Лулу из Университета науки и технологий Китая CAS и Чжэн Сяньчжун из обсерватории Purple Mountain CAS и другие.
Галактики являются фундаментальными единицами, составляющими Вселенную. Изучение формирования и эволюции галактик помогает разгадать природу темной материи и темной энергии. Анализ многодиапазонного спектрального распределения энергии (SED) галактик можно использовать для измерения фундаментальных физических параметров галактик, таких как их красное смещение, звездная масса и скорость звездообразования. Этот подход служит важнейшей основой для понимания множества сложных физических процессов, связанных со звездами, межзвездной средой и сверхмассивными черными дырами внутри галактик.
Современные телескопы, такие как космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST), космический телескоп Евклид, будущий CSST и римский космический телескоп, предоставят огромное количество многоволновых данных, что не только предоставит огромные возможности для более глубокого понимания формирования и эволюции галактик, но также создает серьезные проблемы для разработки методов и инструментов синтеза и анализа SED.
Многие команды по всему миру активно разрабатывают методы и инструменты для многодиапазонного синтеза SED и анализа галактик. С 2012 года Хан Юнькунь и его коллеги из Юньнаньской обсерватории сосредоточили свое внимание на этой области. Они систематически разрабатывали код BayeSED, который претерпел три основные итерации и обновления. BayeSED и другие всемирно признанные инструменты, такие как CIGALE (Франция), PROSPECTOR (США) и BAGPIPES (Великобритания), широко используются в области международной астрономии.
В последней версии BayeSED исследователи включили метод синтеза популяции галактик, основанный на некоторых эмпирических статистических свойствах галактик и алгоритмах вложенной выборки. Эта версия также включает моделирование ошибок наблюдений на основе предельных звездных величин в различных диапазонах, а также различные новые модели истории звездообразования и поглощения пыли.
Алгоритм синтеза составного звездного населения обеспечивает существенное увеличение скорости детального моделирования SED: достигнута синергия между быстрым моделированием SED на основе машинного обучения и медленным, но более гибким детальным моделированием SED.
Параллельный алгоритм на основе MPI был усовершенствован для поддержки контрольных точек для возобновления вычислений и существенно снизил потребление ресурсов памяти для параллельного анализа больших объемов данных. Ввод и вывод данных были оптимизированы с использованием новых форматов данных, отвечающих требованиям хранения и анализа больших данных.
После улучшений BayeSED добился в среднем около двух секунд для детального байесовского анализа многодиапазонного фотометрического SED галактики с использованием одноядерного процессора с частотой 2,2 ГГц.
Этот анализ обеспечивает самосогласованную оценку ряда фундаментальных физических параметров, включая красное смещение, звездную массу и скорость звездообразования, а также связанные с ними неопределенности. Между тем, он предлагает байесовское доказательство модели SED, количественную реализацию принципа бритвы Оккама — «не умножайте сущности сверх необходимости».
Байесовские данные можно использовать для объективного и количественного сравнения различных физических предположений при моделировании SED галактик. Общая производительность BayeSED превзошла аналогичные инструменты, что поддерживает научные результаты CSST.
Основываясь на расчетных параметрах широкопольной многоканальной съемки CSST, исследователи применили подходы, основанные на эмпирической статистике и гидродинамическом моделировании, для создания двух макетов галактик. Был проведен систематический тест производительности для фотометрического красного смещения галактик и оценки параметров звездного населения.
Результаты показывают, что наибольший вклад в ошибки оценки параметров вносят ошибки наблюдений и ошибки моделирования SED, за которыми следуют вклады вырождения параметров, в то время как вклады кода BayeSED минимальны. Результаты этого исследования послужат ценным ориентиром для дальнейших исследований.
Информация от: Китайской академией наук
