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星族合成方法的研究及應用

發(fā)布時間:2018-04-10 07:07

  本文選題:星系 切入點:演化-方法 出處:《中國科學技術(shù)大學》2013年博士論文


【摘要】:星系的光譜中包含了大量和其物理性質(zhì)相關(guān)的信息,如何快速有效的分析星系的觀測光譜并獲得大樣本星系的相關(guān)參數(shù),對我們研究星系的形成和演化至關(guān)重要。隨著現(xiàn)代巡天的迅速發(fā)展,星系的光譜數(shù)據(jù)到達了前所未有的數(shù)量,尤其是斯隆數(shù)字巡天更是帶來了數(shù)百萬的高質(zhì)量星系光譜。在這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)增加的同時,也需要我們能發(fā)展出快速有效的數(shù)據(jù)自動處理方法。這篇論文的主要內(nèi)容包括利用盲源分離方法,實現(xiàn)對大樣本光譜數(shù)據(jù)的快速擬合分析,以及利用我們的光譜分析方法,研究極亮紅外星系的演化。 論文首先介紹了幾種不同的盲源分離方法,包括主成分分析(PCA),獨立成分分析(ICA)和基于貝葉斯理論的概率獨立成分分析(PICA)。我們詳細描述PICA中樸素平均場算法(EL-ICA)和高級平均場(MF-ICA)算法。相比于其他幾種盲源分離方法,MF-ICA方法更準確,計算過程更快速,因此我們選擇MF-ICA方法用于星系光譜分析。 論文第三章介紹了演化的星族合成模型,總結(jié)了模型的主要參數(shù):恒星形成歷史,初始質(zhì)量函數(shù),恒星演化軌跡和恒星光譜庫。演化的星族合成模型可以生成完備的簡單星族(SSPs)光譜庫,從庫中挑選出若干個SSP作為模板,結(jié)合矩陣求逆的方法,可以實現(xiàn)對星系觀測光譜的擬合和星族性質(zhì)相關(guān)參數(shù)的推斷。 本文第四章把MF-ICA方法應用于星系的光譜分析中,實現(xiàn)了對星系觀測光譜的快速擬合和星族成分的分析,并完成了對DR8所有光譜數(shù)據(jù)的分析。我們利用MF-ICA方法將星族合成模型的SSP光譜庫壓縮成極少量的特征成分,利用這些特征成分,完成對星系光譜的重構(gòu)。相比于將星系光譜分解為若干個SSP的傳統(tǒng)矩陣求逆方法,MF-ICA的應用極大的提高了光譜擬合效率和相關(guān)參數(shù)的確定。我們采用了三種不同的方法來檢驗我們的光譜分析方法的準確性和可靠性:1)擬合模型星系;2)對比前人基于不同方法得到的擬合結(jié)果;3)擬合SDSS光譜數(shù)據(jù),分析估算出的參數(shù)之間的關(guān)系。結(jié)果表明,我們的方法不僅能很好的擬合出星系的光譜,同時也能準確的估算出星系的相關(guān)參數(shù),比如恒星成分、恒星形成歷史、星光紅化以及恒星速度彌散。考慮到光譜分辨率和信噪比對擬合效果的影響,我們也對DEEP2光譜數(shù)據(jù)進行初步擬合,結(jié)果表明我們的方法對信噪比較低的DEEP2光譜仍然適用。 最后,我們利用基于MF-ICA的光譜分析方法,完成了對極亮紅外星系(ULIRGs)的星族分析,并對其演化進行了研究。通過WISE數(shù)據(jù)和SDSS光譜數(shù)據(jù)的交叉匹配,我們最終確定了419個窄線ULIRGs樣本。根據(jù)測量的發(fā)射線性質(zhì),將這些ULIRGs分類為HⅡ-like ULIRGs, Seyfert2ULIRGs和Composite ULIRGSo我們利用基于MF-ICA的光譜分析方法,對這些ULIRGs的光譜進行了擬合,并分析這三種不同類型ULIRGs的星族性質(zhì),包括星族比例、恒星年齡和恒星質(zhì)量,同時研究了它們之間的演化關(guān)系。結(jié)果表明,對于有無AGN成分的ULIRGs,它們之間的星族成分沒有明顯的區(qū)別。我們的分析結(jié)果認為這三種不同類型的ULIRGs之間可能不存在演化關(guān)系。
[Abstract]:The spectra of galaxies contain a large number of related and the physical nature of the information, how to fast and effective observation of spectral analysis of galaxies and the relevant parameters of Galaxy sample, study the formation and evolution of galaxies is very important to us. With the rapid development of modern survey, spectral data of galaxies to hitherto unknown quantities, especially Sloan digital the sky is high quality spectra of galaxies brought millions. The increase in these high quality data at the same time, we also need to develop a rapid and effective method for automatic data processing. The main contents of this thesis include the method of blind source separation to achieve fast fitting of the large sample spectral data analysis, and the use of our spectrum the analysis method, the evolution of ultraluminous infrared galaxies.
This paper firstly introduces several different BSS methods, including principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) and probabilistic independent component analysis based on Bayesian theory (PICA). We have a detailed description of PICA in the naive mean field algorithm (EL-ICA) and mean field (MF-ICA) compared to several other algorithms. Blind source separation method, MF-ICA method is more accurate, the calculation process more quickly, so we choose the MF-ICA method for the analysis of spectra of galaxies.
The third chapter introduces the evolution of the stellar population synthesis model, summarizes the main parameters of the model: the star formation history, initial mass function, stellar evolution tracks and stellar spectral libraries. Population synthesis model evolution of the simple stellar population generating complete (SSPs) spectral library, from the library to pick out a number of SSP as a template method the inverse matrix, and can realize the fitting parameters on the properties of stellar Galaxy observation spectrum extrapolation.
In the fourth chapter, the spectral analysis method is applied to the MF-ICA galaxy, realize the rapid analysis and fitting of observed spectra of stellar populations of galaxies, and completed the analysis of all DR8 spectral data. We use the MF-ICA method to the SSP spectral library of stellar population synthesis models compressed into characteristic components in very small amounts, using these feature components and reconstruction of Galaxy spectra. Compared with the traditional matrix decomposition of spectra of galaxies for several methods of SSP inverse, the application of MF-ICA can greatly improve the efficiency and to determine the spectral fitting parameters. The accuracy and reliability we used three different methods to test the spectral analysis of our method: 1) fitting model of galaxy; 2) compared with previous fitting results of different methods based on SDSS; 3) fitting the spectral data, the relationship between the parameters of the estimated. The results show that our party Not only can fit the spectra of galaxies is very good, but also can accurately estimate the parameters of galaxies, such as stellar component, star formation history, star reddening and stellar velocity dispersion. Considering the effects of spectral resolution and signal-to-noise ratio of the fitting effect, we also carried out a preliminary fitting of the DEEP2 spectra data, results we show that the DEEP2 spectral method for low SNR are still applicable.
Finally, we use the MF-ICA analysis method based on spectrum, the completion of the ultraluminous infrared Galaxy (ULIRGs) of the population analysis, and its evolution is studied. Through the cross WISE data and SDSS spectral data, we finally identified 419 narrow line ULIRGs sample. According to the nature of the emission line measurements, these ULIRGs classification H II -like ULIRGs Seyfert2ULIRGs and Composite ULIRGSo, we use MF-ICA analysis method based on spectrum, spectrum of these ULIRGs fitting, and the analysis of stellar population properties of these three different types of ULIRGs, including the population proportion, stellar age and stellar mass, and study the evolution of the relationship between them. The results showed that for non AGN components ULIRGs, stellar populations have no obvious difference between them. Our results show that evolution may not exist between these three different types of ULIRGs Relationship.

【學位授予單位】:中國科學技術(shù)大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2013
【分類號】:P15

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本文編號:1730164

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