научная статья по теме ИЗМЕРЕНИЕ КРАСНЫХ СМЕЩЕНИЙ СКОПЛЕНИЙ ГАЛАКТИК С ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ ПО ФОТОМЕТРИЧЕСКИМ ДАННЫМ SDSS-III Астрономия

Текст научной статьи на тему «ИЗМЕРЕНИЕ КРАСНЫХ СМЕЩЕНИЙ СКОПЛЕНИЙ ГАЛАКТИК С ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ ПО ФОТОМЕТРИЧЕСКИМ ДАННЫМ SDSS-III»

ИЗМЕРЕНИЕ КРАСНЫХ СМЕЩЕНИЙ СКОПЛЕНИЙ ГАЛАКТИК z < 0.45 С ВЫСОКОЙ ТОЧНОСТЬЮ ПО ФОТОМЕТРИЧЕСКИМ

ДАННЫМ SDSS-III

© 2015 г. А. В. Мещеряков1,2*, В. В. Глазкова3, С. В. Герасимов3, Р. А. Буренин1, Г. А. Хорунжев1

1Институт космических исследований РАН, Москва, Россия 2Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия 3Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия

Поступила в редакцию 29.01.2015 г.

В статье представлен новый метод измерения красных смещений скоплений галактик по данным фотометрического обзора неба SDSS-III. Высокоточные измерения photo-z галактик красной последовательности c использованием методик машинного обучения на тренировочной выборке из больших красных галактик BOSS LOWZ позволяют определять красные смещения скоплений в диапазоне z < 0.45 с точностью anorm = 0.011. Точность предложенного метода оценивалась на скоплениях галактик из каталога 400d.

Ключевые слова: наблюдательная космология, скопления галактик, фотометрические красные смещения, машинное обучение, SDSS.

DOI: 10.7868/S0320010815070037

1. ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время скопления галактик широко используются для определения космологических параметров Вселенной (см. Вихлинин и др., 2009; Буренин, Вихлинин, 2012; Манц и др., 2010; Розо и др., 2010; Клерк и др., 2012; Бенсон и др., 2013). На измерение эволюции функции масс скоплений галактик с красным смещением как важнейший тест природы Темной Энергии направлены современные или планируемые в скором будущем обзоры неба в оптическом диапазоне: Pan-STARRS (Кайзер и др., 2002), DES (Флафэ, 2005) и LSST (Тайсон и др., 2003). Тысячи скоплений галактик, открываемых по эффекту Сюняева—Зельдовича в микроволновых обзорах неба телескопа SPT (Блим и др., 2015) и космической обсерватории Planck (Planck Collaboration, 2015), а также еще большие выборки скоплений, которые планируется получить в предстоящем рентгеновском обзоре всего неба СРГ/eRosita (Пилепич и др., 2012), для использования в космологических тестах требуют измерения красных смещений скоплений с точностью не хуже чем ~1%. Для современных выборок из сотен скоплений галактик, которые используются для космологических измерений (например,

Электронный адрес: mesch@iki.rssi.ru

обзор скоплений 400d; см. Буренин и др. (2007), Вихлинин и др. (2009)), красные смещения объектов измерены спектроскопическими методами. Измерение красных смещений больших выборок скоплений галактик из десятков-сотен тысяч объектов спектральными методами представляет собой труднореализуемую задачу в силу затратности спектральных наблюдений. В этой связи большую роль приобретает разработка методов измерения красных смещений скоплений галактик на основе доступных данных широкополосной фотометрии из современных обзоров неба. Самый крупный из реализованных на сегодня проектов, обзор SDSS-III (Алам и др., 2015), содержит фотометрические измерения в 5 широкополосных фильтрах и, д, г, г, х для более чем 200 миллионов галактик на 1/3 площади неба.

^ектральные измерения позволяют определить красное смещение индивидуальной галактики с характерной точностью а = (10_4 —10_3) х х (1 + х). В то же время точность определения фотометрических красных смещений (photo-z) галактик по данным широкополосной фотометрии значительно улучшена в последние годы. Так, при использовании фотометрических данных обзора SDSS для красных галактик с сильным скачком на

длине волны 4000 Л достигается точность измерения photo-z а ~ 0.03(1 + г) (Росс и др., 2011), что достаточно близко приближается к точности красных смещений, требуемой для измерения функции масс скоплений галактик. В отношении скоплений галактик точность фотометрических красных смещений может быть существенно улучшена (по сравнению с photo-z индивидуальной галактики) за счет возможности использования выборок галактик, принадлежащих скоплению, получить точность photo-z лучше 1% уже для группы из 10 галактик, принадлежащих скоплению, при условии контроля систематических ошибок при измерении photo-z.

К настоящему времени предложено множество различных методов отождествления скоплений галактик в данных фотометрических обзоров неба. Примерно половина предложенных методов проводит отбор галактик по фотометрическим красным смещениям объектов в поле скопления (см. Кепнер и др., 1999; Ван Брюкелен, Клювли, 2009; Милке-ратис и др., 2010; Дюрре и др., 2011; Сзабо и др., 2011; Соарес-Сантос и др., 2011; Вен и др., 2012), другие методы (см. Аннис и др., 1999; Гладдерс, Йи, 2000; Костер и др., 2007; Гладдерс и др., 2007; Гал и др., 2009; Таньявур и др., 2009; Хао и др., 2010; Рыкофф и др., 2014) отбирают галактики скопления по "красной последовательности", которую образуют эллиптические галактики скопления на диаграмме цвет—величина. Каждый из предложенных методов отождествления скоплений включает в себя свой алгоритм измерения photo-z скопления по отобранным галактикам. Во всех предложенных методах отождествления скоплений точность измерения photo-z индивидуальных галактик скопления имеет ключевое значение для точности измерения photo-z скопления.

Для измерения фотометрического красного смещения галактик по данным широкополосной фотометрии в настоящее время применяется два основных подхода: аппроксимация данных фотометрии известными шаблонами спектров (см., например, Фернандез-Сото и др., 1999; Больцонелла и др., 2000; Брузуаль и Шарло,

2003) и эмпирические методы с использованием машинного обучения (как правило, на основе нейронных сетей), с тренировкой модели на выборке объектов с уже измеренными спектральными г (см., например, Конноли и др., 1995; Карлилес и др., 2010). Отметим, что эмпирические методы, на наш взгляд, выглядят более предпочтительными, так как обеспечивают более точные модельно-независимые оценки photo-z (Коллистер, Лахав,

2004) при условия наличия достаточно большой обучающей выборки галактик, для которой имеются спектральные оценки красных смещений (см.,

например, сравнение точности измерения photo-z с использованием различных методов в работе Абдалла и др. (2011)).

Как показано в ряде работ, появившихся за последнее время (см. Д'Абруско и др., 2007; Хойл и др., 2014), использование для каждой галактики, помимо стандартных измерений потока в фильтрах и, д, г, г, г, также различных дополнительных свойств объектов, содержащихся в фотометрическом каталоге обзора БОББ (такие, как характеристики протяженности и морфологического типа, дополнительные цвета и величины объектов и т.д.), позволяет существенно улучшить точность оценок photo-z галактик методами машинного обучения. Так Хойл и др. (2014) показали, что с использованием 85 легко измеряемых фотометрических свойств объектов из фотометрического каталога БОББ точность измерения photo-z улучшается на 36% по сравнению со стандартными фотометрическими красными смещениями объектов в обзоре, полученными с использованием только стандартных измерений потоков от объектов в 5 фильтрах и, д, г, г, г.

В связи с достигнутым в последниие годы существенным прогрессом в точности измерения красных смещений индивидуальных галактик по данным широкополосной фотометрии нам кажется притягательной идея использовать современные методы измерения photo-z для определения красных смещений скоплений галактик с точностью, достаточной для проведения космологических тестов на их основе. Так, независимо измеряя photo-z каждой индивидуальной галактики с точностью лучше 3%, мы можем надеяться получить точность photo-z лучше 1% уже для группы из 10 галактик при условии контроля систематических ошибок при измерении photo-z. Перспективной целью здесь является измерение красных смещений у большого числа скоплений из планируемых космологических обзоров только на основании фотометрических данных без привлечения или с минимальным привлечением затратных спектроскопических наблюдений.

В настоящей работе мы будем исследовать возможность получения высокоточных (а/(1 + г) & & 0.01) измерений красных смещений скоплений галактик на основе только фотометрических данных БОББ. В следующем разделе представлен предлагаемый нами метод определения фотометрических красных смещений индивидуальных галактик. В разделах 3 и 4 описана наша методика определения photo-z скоплений применительно к объектам из каталога 400^ Далее в разделе 5 приводятся результаты тестирования метода определения photo-z скоплений на объектах с известным г из каталога 400^ В Заключении сделаны выводы.

105 |-г-:—.-1-;-г-!—[-!—!-:-:-г-.-тг-г^-1-1-т-|—:-г

104

sT 103 102 101

i

ä I \i

I I I I I I \ I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I \ I 1 I I I I I I I I I I I I I I

104

103

102

0 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55

^sp

10

"1 I—I—[ 1—I—I 1—I—I—I—I—I—I—I I—I—I—I I—I—I 3—I—I—I 1—I—I I j—I—I—I—I—I—I—I—I—Г I 1—I—I—I—I—I—I i—

-V

ч -

4:

16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5 20.0 20.5 21.0 21.5

Zpsf, mag

Рис. 1. Распределение объектов опорной (тренировочной + тестовой) выборки по красному смещению (ширина бина Дг = 0.025), на нижнем графике — распределение по звездной величине в полосе г (ширина бина Дг = 0.25та®).

2. ФОТОМЕТРИЧЕСКИЕ КРАСНЫЕ СМЕЩЕНИЯ ГАЛАКТИК

В настоящей работе для измерения фотометрических красных смещения индивидуальных галактик в скоплениях мы использовали новую методику, предложенную в работе (Мещеряков и др., 2015б). Использование помимо стандартных измерений потока в пяти фильтрах (u, g, r, i, z), а также всех дополнительных потенциально информативных свойств объектов, содержащихся в фотометрическом каталоге обзора SDSS, позволяет достигать беспрецедентно высокой точности измерения photo-z индивидуальных галактик.

Нами было проведено исследование эффективности применения современных алгоритмов машинного обучения, использующих идеи бэггинга (Брейман, 1996), бустинга (Кирнс, 1988) и метода случайных подпространств (Брилль, 2003), а именно алгоритмов: случайный лес решающих деревьев решений (Random Forest of Decision Trees — RFDT) (Брейман, 2001), экстремально случайный лес решающих деревьев решений (Extremely Random Forest of Decision Trees —

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком