SRGZ: МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И СВОЙСТВА КАТАЛОГА ОПТИЧЕСКИХ КОМПАНЬОНОВ ТОЧЕЧНЫХ РЕНТГЕНОВСКИХ ИСТОЧНИКОВ СРГ/ЕРОЗИТА В ОБЛАСТИ ПОКРЫТИЯ DESI LEGACY IMAGING SURVEYS

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Описаны методы системы SRGz для физического отождествления точечных рентгеновских источников обзора еРОЗИТА по фотометрическим данным в области покрытия обзора DESI Legacy Imaging Surveys. Рассмотрены модели, входящие в состав системы SRGz (версия 2.1), позволившие для 87\({\%}\) площади всей восточной внегалактической области (\(0, \(|b|>20^{\circ}\)) получить точные измерения космологического красного смещения и класса рентгеновского объекта (квазар/галактика/звезда) по данным многоволновых фотометрических обзоров неба (DESI LIS, SDSS, Pan-STARRS, WISE, еРОЗИТА). Важной особенностью системы SRGz является то, что ее модель работы с данными (алгоритмы отождествления, классификации, photo-z) целиком опирается на эвристические подходы машинного обучения. Для стандартного выбора параметров SRGz полнота отождествления оптических компаньонов в области DESI LIS составляет \(95{\%}\) (с точностью отбора оптических компаньонов \(94{\%}\)); полнота классификации рентгеновских источников, не имеющих оптических партнеров в обзоре DESI LIS, составляет \(82{\%}\) (точность —  \(85{\%}\)). В SRGz достигается высокое качество фотометрической классификации оптических компаньонов рентгеновских источников: \({>}99{\%}\) полнота фотометрической классификации внегалактических объектов (квазар или галактика) и звезд на тестовой выборке источников со спектрами SDSS и астрометрическими звездами GAIA. Представлен анализ важности различных фотометрических признаков для оптического отождествления и классификации рентгеновских источников еРОЗИТА. Мы показали, что ИК-величина \(W_{2}\), отношения рентген/оптика (ИК), цвета в оптическом (например, \((g-r)\)) и ИК-цвет (\(W_{1}-W_{2}\)), а также, введенные нами цветовые расстояния играют существенную роль при разделении классов рентгеновских объектов. Мы используем наиболее важные фотометрические признаки для интерпретации прогнозов SRGz в настоящей работе. Точность фотометрических красных смещений SRGz (по фотометрическим данным DESI LIS, SDSS, Pan-STARRS, WISE) тестировалась в поле Stripe82X на выборке 3/4 оптических компаньонов точечных рентгеновских источников еРОЗИТА (для которых в Stripe82X доступны спектроскопические измерения) и составила: \(\sigma_{NMAD}=3.1{\%}\) (нормализованное медианное абсолютное отклонение прогноза) и \(n_{>0.15}=7.8{\%}\) (доля катастрофических выбросов). Представленные результаты photo-z для источников еРОЗИТА в поле Stripe82X более чем в 2 раза по обеим метрикам точности (\(\sigma_{NMAD}\) и \(n_{>0.15}\)) превосходят результаты photo-z других групп, опубликованные в каталоге Stripe82X.

Об авторах

А. В Мещеряков

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; Институт космических исследований РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: mesch@cosmos.ru

канд. физ.-мат. наук

119991, Москва, Россия; 117997, Москва, Россия

И. В. Машечкин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

С. В. Герасимов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

И. М. Хамитов

Казанский федеральный университет

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Казань

И. Ф. Бикмаев

Казанский федеральный университет

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Казань

Р. А. Кривонос

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

Р. А. Буренин

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

С. Ю. Сазонов

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

М. И. Бельведерский

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

М. Р. Гильфанов

Институт космических исследований РАН; Институт астрофизики общества им. Макса Планка

Email: uskov@cosmos.ru
Россия, Москва; Германия, Гархинг

П. А. Медведев

Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва

Г. А. Хорунжев

Институт космических исследований РАН

Email: zaznobin@cosmos.ru
Россия, Москва

В. Д. Борисов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова; Институт космических исследований РАН

Email: mesch@cosmos.ru
Россия, Москва; Россия, Москва

Р. А. Сюняев

Институт космических исследований РАН; Институт астрофизики общества им. Макса Планка

Email: uskov@cosmos.ru
Россия, Москва; Германия, Гархинг

Список литературы

  1. Абдурроуф и др. (Abdurro’uf, K. Accetta, C. Aerts, V. Silva Aguirre, R. Ahumada, N. Ajgaonkar, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 259, 35 (2022).
  2. Аболфати и др. (B. Abolfathi, D.S. Aguado, G. Aguilar, C. Allende Prieto, A. Almeida, T.T. Ananna, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 235, 42 (2018).
  3. Ананна и др. (T.T. Ananna, M. Salvato, S. LaMassa, C.M. Urry, N. Cappelluti, C. Cardamone, et al.), Astrophys. J. 850, 66 (2017).
  4. Арик, Пфистер (S.O. Arik and T. Pfister), arXiv e-prints, p. arXiv:1908.07442 (2019).
  5. Баштанник, Гайндман (D. Bashtannyk and R. Hyndman), Comput. Statist. and Data Analys. 36, 279 (2001).
  6. Бельведерский и др. (M.I. Belvedersky, A.V. Meshcheryakov, P.S. Medvedev, and M.R. Gilfanov), Astron. Lett. 48, 109 (2022).
  7. Бикмаев и др. (I.F. Bikmaev, E.N. Irtuganov, E.A. Nikolaeva, N.A. Sakhibullin, R.I. Gumerov, A.S. Sklyanov, et al.), Astron. Lett. 46, 645 (2020).
  8. Бикмаев и др. (I.F. Bikmaev, E.N. Irtuganov, E.A. Nikolaeva, N.A. Sakhibullin, R.I. Gumerov, A.S. Sklyanov, et al.), Astron. Lett. 47, 277 (2021).
  9. Бишоп (C.M. Bishop), Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), Springer, 1st Ed. (2007).
  10. Болтон и др. (A.S. Bolton, D.J. Schlegel, É. Aubourg, S. Bailey, V. Bhardwaj, J.R. Brownstein, et al.), Astron. J. 144, 144 (2012).
  11. Борисов и др. (V. Borisov, T. Leemann, K. Seßler, J. Haug, M. Pawelczyk, and G. Kasneci), arXiv e- prints, p. arXiv:2110.01889 (2021).
  12. Борисов и др. (V. Borisov, A. Meshcheryakov, and S. Gerasimov), Astron. Soc. Pacific Conf. Ser. V. 532 of Astron. Soc. Pacific Conf. Ser., p. 231 (2022).
  13. Брейман (L. Breiman), Machine Learn. 45, 5 (2001).
  14. Брешиа и др. (M. Brescia, S. Cavuoti, and G. Longo), MNRAS 450, 3893 (2015).
  15. Брешиа и др. (M. Brescia, M. Salvato, S. Cavuoti, T.T. Ananna, G. Riccio, S.M. LaMassa, et al.), MNRAS 489, 663 (2019).
  16. Буренин (R.A. Burenin), Astron. Lett. 48, 153 (2022).
  17. Быков и др. (S.D. Bykov, M.I. Belvedersky, and M.R. Gilfanov), arXiv e-prints, p. arXiv:2302.13689 (2023).
  18. Вебб и др. (N.A. Webb, M. Coriat, I. Traulsen, J. Ballet, C. Motch, F.J. Carrera, et al.), Astron. Astrophys. 641, A136 (2020).
  19. Гильфанов М.Р. и др., Письма в Астрон. журн., в печати (2023).
  20. Гуо и др. (C. Guo, G. Pleiss, Y. Sun, and K.Q. Weinberger), arXiv e-prints, p. arXiv:1706.04599 (2017).
  21. Дей и др. (A. Dey, D.J. Schlegel, D. Lang, R. Blum, K. Burleigh, X. Fan, et al.), Astron. J. 157, 168 (2019).
  22. Додин и др. (A.V. Dodin, S.A. Potanin, N.I. Shatsky, A.A. Belinski, K.E. Atapin, M.A. Burlak, et al.), Astron. Lett. 46, 429 (2020).
  23. Додин и др. (A.V. Dodin, N.I. Shatsky, A.A. Belinski, K.E. Atapin, M.A. Burlak, S.G. Zheltoukhov, et al.), Astron. Lett. 47, 661 (2021).
  24. Дрю и др. (J.E. Drew, E. Gonzalez-Solares, R. Greimel, M.J. Irwin, A. Küpcü Yoldas, J. Lewis, et al.), MNRAS 440, 2036 (2014).
  25. Избицки, Ли (R. Izbicki and A.B. Lee), arXiv e-prints, p. arXiv:1704.08095 (2017).
  26. Йорк и др. (D.G. York, J. Adelman, J. Anderson, S.F. Anderson, J. Annis, N.A. Bahcall, et al.), Astron. J. 120, 1579 (2000).
  27. Кавуоти и др. (S. Cavuoti, V. Amaro, M. Brescia, C. Vellucci, C. Tortora, and G. Longo), MNRAS 465, 1959 (2017).
  28. Карраско Кинд, Бруннер (M. Carrasco Rind and R.J. Brunner), MNRAS 432, 1483 (2013).
  29. Ке и др. (G. Ke, Q. Meng, T. Finley, T. Wang, W. Chen, W. Ma, et al.), in Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems, NIPS’17, p. 3149–3157, Curran Associates Inc., Red Hook, NY, USA (2017).
  30. Коллаборация GAIA и др. (Gaia Collaboration, G.A. Brown, A. Vallenari, T. Prusti, J.H.J. de Bruijne, C. Babusiaux, et al.), Astron. Astrophys. 616, A1 (2018).
  31. Ла Масса и др. (S.M. LaMassa, C.M. Urry, N. Cappelluti, H. Böhringer, A. Comastri, E. Glikman, et al.), Astrophys. J. 817, 172 (2016).
  32. Ли и др. (C. Li, Y. Zhang, C. Cui, D. Fan, Y. Zhao, X.-B. Wu, et al.), MNRAS 518, 513 (2023).
  33. Лин, Джеон (Y. Lin and Y. Jeon), J. Am. Statistic. Associat. 101, 578 (2006).
  34. Ломотей, Дитерс (R. Lomotey and R. Deters), Proc. – IEEE 8th Inter. Symposium on Service Oriented System Engineering, SOSE 2014, pp. 181–191, IEEE Computer Society, United States, 8th IEEE Inter. Symp. on Service Oriented System Engineering, SOSE 2014; Conference date: 07-04-2014 Through 11-04-2014 (2014).
  35. Лундберг, Ли (S.M. Lundberg and S.-I. Lee), in I. Guyon, U.V. Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, and R. Garnett (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 30, pp. 4765–4774, Curran Associates, Inc. (2017).
  36. Люк и др. (B.W. Lyke, A.N. Higley, J.N. McLane, D.P. Schurhammer, A.D. Myers, A. J. Ross, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 250, 8 (2020).
  37. Майнсхаузен (N. Meinshausen), J. Mach. Learn. Res. 7, 983 (2006).
  38. Маккаро и др. (T. Maccacaro, I.M. Gioia, A. Wolter, G. Zamorani, and J.T. Stocke), Astrophys. J. 326, 680 (1988).
  39. Медведев П.С. и др., Письма в Астрон. журн., в печати (2022).
  40. Мейнзер и др. (A. Mainzer, J. Bauer, T. Grav, J. Masiero, R. M. Cutri, J. Dailey, et al.), Astrophys. J. 731, 53 (2011).
  41. Мензель и др. (M.L. Menzel, A. Merloni, A. Georgakakis, M. Salvato, E. Aubourg, W.N. Brandt, et al.), MNRAS 457, 110 (2016).
  42. Мещеряков и др. (A.V. Meshcheryakov, V.V. Glazkova, S.V. Gerasimov, and I.V. Mashechkin), Astron. Lett. 44, 735 (2018).
  43. Ньюман, Груен (J. Newman), Ann. Rev. Astron. and Astrophys. 60, 363 (2022).
  44. Павлинский и др. (M. Pavlinsky, A. Tkachenko, V. Levin, N. Alexandrovich, V. Arefiev, V. Babyshkin, et al.), Astron. Astrophys. 650, A42 (2021).
  45. Парис и др. (I. Pâris, P. Petitjean, É. Aubourg, A.D. Myers, A. Streblyanska, B.W. Lyke, et al.), Astron. Astrophys. 613, A51 (2018).
  46. Педрегоса и др. (F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, et al.), J. Mach. Learn. Res. 12, 2825 (2011).
  47. Предель и др. (P. Predehl, R. Andritschke, V. Arefiev, V. Babyshkin, O. Batanov, W. Becker, et al.), Astron. Astrophys. 647, A1 (2021).
  48. Райт и др. (E.L. Wright, P.R.M. Eisenhardt, A.K. Mainzer, M.E. Ressler, R.M. Cutri, T. Jarrett, et al.), Astron. J. 140, 1868 (2010).
  49. Росс, Кросс (N.P. Ross and N.J.G. Cross), MNRAS 494, 789 (2020).
  50. Руиз и др. (A. Ruiz, A. Corral, G. Mountrichas, and I. Georgantopoulos), Astron. Astrophys. 618, A52 (2018).
  51. Садех и др. (I. Sadeh, F.B. Abdalla, and O. Lahav), PASP 128, 104502 (2016).
  52. Сальвато и др. (M. Salvato, J. Buchner, T. Budavári, T. Dwelly, A. Merloni, M. Brusa, et al.), MNRAS 473, 4937 (2018).
  53. Сальвато и др. (M. Salvato, J. Wolf, T. Dwelly, A. Georgakakis, M. Brusa, A. Merloni, et al.), Astron. Astrophys., 661, A3 (2022).
  54. Сампалли и др. (G. Somepalli, M. Goldblum, A. Schwarzschild, C. Bayan Bruss, and T. Goldstein), arXiv e-prints, p. arXiv:2106.01342 (2021).
  55. Стоутон и др. (C. Stoughton, R.H. Lupton, M. Bernardi, M.R. Blanton, S. Burles, F.J. Castander, et al.), Astron. J. 123, 485 (2002).
  56. Сюняев и др. (R. Sunyaev, V. Arefiev, V. Babyshkin, A. Bogomolov, K. Borisov, M. Buntov, et al.), Astron. Astrophys. 656, A132 (2021).
  57. Танг и др. (C. Tang, D. Garreau, and U. von Luxburg), in S. Bengio, H. Wallach, H. Larochelle, K. Grauman, N. Cesa-Bianchi, and R. Garnett (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 31, Curran Associates, Inc. (2018).
  58. Тэаро, Мещеряков, in preprint (2023).
  59. Фосетт (T. Fawcett), Pattern Recognition Letters, 27, 861, ROC Analysis in Pattern Recognition (2006).
  60. Фридман (J.H. Friedman), Annals of statistics, p. 1189–1232 (2001).
  61. Ханлей, МакНейл (J.A. Hanley and B.J. McNeil), Radiology 143, 29 (1982).
  62. Хорунжев и др. (G.A. Khorunzhev, A.V. Meshcheryakov, R.A. Burenin, A.R. Lyapin, P.S. Medvedev, S.Y. Sazonov, et al.), Astron. Lett. 46, 149 (2020).
  63. Хорунжев и др. (G.A. Khorunzhev, A.V. Meshcheryakov, P.S. Medvedev, V.D. Borisov, R.A. Burenin, R.A. Krivonos, et al.), Astron. Lett. 47, 123 (2021).
  64. Хорунжев и др. (G.A. Khorunzhev, S.N. Dodonov, A.V. Meshcheryakov, A.V. Moiseev, A. Grokhovskaya, S.S. Kotov, et al.), Astron. Lett. 48, 69 (2022).
  65. Чамберс и др. (K.C. Chambers, E.A. Magnier, N. Metcalfe, H.A. Flewelling, M.E. Huber, C.Z. Waters, et al.), arXiv e-prints, p. arXiv:1612.05560 (2016).
  66. Шмидт и др. (S.J. Schmidt, A.I. Malz, J.Y.H. Soo, I.A. Almosallam, M. Brescia, S. Cavuoti, et al.), MNRAS 499, 1587 (2020).
  67. Эванс и др. (I.N. Evans, F.A. Primini, K.J. Glotfelty, C.S. Anderson, N.R. Bonaventura, J.C. Chen, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 189, 37 (2010).
  68. Эванс и др. (P.A. Evans, K.L. Page, J.P. Osborne, A.P. Beardmore, R. Willingale, D.N. Burrows, et al.), Astrophys. J. Suppl. Ser. 247, 54 (2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Pleiades Publishing, Ltd., 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».