Subaru/HyperSuprime-Cam(HSC)狭帯域フィルターによって

選出される活動銀河核の調査

2018/02/17 卒業研究発表岩下　昂平

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・ はじめに：　活動銀河核とは

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活動銀河核 （AGN:Ac-veGalac-cNuclus）

大質量銀河中心の超巨大ブラックホールへ物質が降着し、解放された重力エネルギーによって明るく輝る天体

広い波長帯 (X線〜電波)で放射

中心部を覆う塵 （トーラス） →赤外線連続 （熱放射）

1型と2型に分類-1型 AGN→中心核が見え　　　　　　　 　点状天体として観測

・ はじめに：　AGN探査

・様々な波長帯での観測 （可視、赤外線、X線、電波）・しかし、それぞれの波長帯で検出できるAGNが異なる・様々な方法での探査が必要　 　　

AGN探査

狭帯域フィルター 　　　　（narrowbandfilter）

AGN の性質 (個数密度、明るさ、赤方偏移進化) の調査　

超巨大ブラックホールの宇宙論的進化の解明

サンプルの作成の必要あり

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・ はじめに：　狭帯域フィルターで選ばれる輝線天体

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狭帯域フィルターで超過(NB-excess)

星形成銀河　-数密度：多い

AGN　　-数密度：少ない

狭帯域フィルターを用いた星形成銀河の研究

（ Hayashietal.2017）

この論文では点源状の天体を除いている

->　AGN（点状天体） が　　　除去されている可能性あり　

Hayashi+17

NB

平均的なスペクトル (VandenBerk+01)

f λ(10-

15ergs-

1 cm

-2Å

-1)

・ 本研究の目的

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•  NB-excess 天体に含まれる AGN の性質を理解

•  2種類の方法で AGN 候補天体を 　　NB-excess天体から選出、その統計的性質を調査　　①　中心核からの直接光が見えている点源状天体

②　AGN トーラスの赤外線放射の特徴を示す天体

•  こうした調査を行うため、広くて深いNB 情報を解析

・ 本研究の目的

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•  NB-excess 天体に含まれる AGN の性質を理解

•  2種類の方法で AGN 候補天体を 　　NB-excess天体から選出、その統計的性質を調査

　　①　中心核からの直接光が見えている点源状天体②　AGN トーラスの赤外線放射の特徴を示す天体

•  こうした調査を行うため、広くて深いNB 情報を解析

すばる HyperSuprime-Cam狭帯域フィルターの観測データ

・ データ：　可視光　　　

すばるHSC(HyperSuprime-Cam)の戦略枠プログラムサーベイの撮像データ　カタログ →S15BUDeep

7HSCScienceWhitePaper

広域、深いNBがある

UDeepの限界等級(5σ,2”,AB)

g r i z y NB921

27.4 27.3 27.0 26.4 25.6 25.1

Aihara+17

・ データ：　赤外線

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＊ カタログ：　SPLASH（SpitzerLargeAreaSurvey）＊ 望遠鏡 / カメラ：　Spitzer/IRAC＊ 積分時間：　3.8 時間

hWp://www.spitzer.caltech.edu/images/5829-sig14-007-Spitzer-s-Archive-of-Asteroids

Laigle+16

hWp://svo2.cab.inta-csic.es/svo/theory/fps3/index.php?id=Spitzer/IRAC.I4

IRAC透過曲線

Wevelangth(Å)4000 5000 6000 7000 8000 9000

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

ch1 ch2

ch3 ch4

IRAC限界等級 (3σ, 2”,AB)

ch1 ch2 ch3 ch4

25.5 25.5 23.0 22.9

0

・解析方法：　天体選出　

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SPLASHCOSMOS2015catalog

HSCS15BUDeep(COSMOS)

cleansample

NB-excesssample

AGN 候補天体 ①　　　　(点状天体)

1”以内でマッチング

2,617,763天体

483,665　天体

8,477　天体

68　天体

963 天体

308 天体

赤外線選出

AGN 候補天体 ②（IRACselected）

点状天体選出

色補正：colortermcorrec-onNB-excess天体の選出： z–n921>0.3優位な検出:z-n921>5(z-n921)_err

10

・解析方法：　AGN候補 ①としての点状天体選出

10

使用した条件・・・　条件1　or　条件2　条件1： iclassificaUon_extendedness

　　　　　-imagpsf– imagcmodel　 　　　　　　- 天体の形から識別　　　　　-23等より明るい天体に適用

　条件2： pstar

　　　　　- 星である確率 -形態と色の情報を使用

　　　　　- 機械学習を用いて、HSCチームが　　　　　 作成したパラメータ

11

・解析方法：　AGN候補 ①としての点状天体選出

11

点状天体の条件　・・・　条件1　or　条件2　条件1： iclassificaUon_extendedness

　　　　　-imagpsf– imagcmodel　 　　　　　　- 天体の形から識別　　　　　-23等より明るい天体に適用

　条件2： pstar

　　　　　- 星である確率 -形態と色の情報を使用

　　　　　- 機械学習を用いて、HSCチームが　　　　　 作成したパラメータ

AGN 候補天体 ① （点状天体） の中には、星やコンパクトな星形成銀河も含まれる

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・解析方法：　赤外線の２色図による AGN候補②の選出

12Stern+05

Stern+05による分類方法

13

・解析方法：　赤外線の２色図による AGN 候補の選出

13Stern+05

Stern+05による分類方法赤い線の内側にくる天体は AGN(主に１型)

AGN

銀河

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・ 結果：　Numbercounts

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AGN 候補天体　①　　(点状天体)

AGN 候補天体　②(赤外線選出)

AGN 候補天体 ①・② 共に、NB-excess 天体の中で明るい方では、AGNの割合が大きい

Numbercounts・・・ 等級ごとの個数密度

AGN 候補天体　①　　(点状天体)

AGN 候補天体　②(赤外線選出)

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・ 結果：　Numbercounts

15

AGN 候補天体 ①・② 共に、NB-excess 天体の中で明るい方では、AGNの割合が大きい

暗い側は点状天体の分類がうまくいってない

Numbercounts・・・ 等級ごとの個数密度

AGN候補天体①・②共に、輝線銀河（灰色）とは異なる分布

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・議論：　可視光の２色図

16

図、改訂必要

NB-excess 天体(8477)

NB-excess 天体(8477)　 AGN 候補天体①　(963)　 AGN 候補天体②　(68)

AGN候補天体①・②共に、輝線銀河（灰色）とは異なる分布

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・議論：　可視光の２色図

17

図、改訂必要

SEDが異なるためNB-excess 天体(8477)

NB-excess 天体(8477)　 AGN 候補天体①　(963)　 AGN 候補天体②　(68)

AGN候補天体①・②共に、輝線銀河（灰色）とは異なる分布

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・議論：　可視光の２色図

18

図、改訂必要

AGNの可能性 大

SEDが異なるためNB-excess 天体(8477)

NB-excess 天体(8477)　 AGN 候補天体①　(963)　 AGN 候補天体②　(68)

1919

・　議論：　2つのサンプルの関係性

AGN 候補天体 ② のうち点状天体は

68 天体中わずか 4天体(5.9%)

2020

・　議論：　2つのサンプルの関係性

広がった天体 点状天体

選出方法 ①（点状天体） × 963 天体

選出方法 ②(赤外線選出) 64 天体 4 天体

AGN 候補天体 ② のうち点状天体は

68 天体中わずか 4天体(5.9%)

2121

・　議論：　2つのサンプルの関係性

異なる種類の１型 AGNが選出され、互いに相補的な関係にある

広がった天体 点状天体

選出方法 ①（点状天体） × 963 天体

選出方法 ②(赤外線選出) 64 天体 4 天体

AGN 候補天体 ② のうち点状天体は

68 天体中わずか 4天体(5.9%)

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・ まとめ

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•  目標–  狭帯域フィルターで選出される AGNにはどのような性質があるのか

•  方法–  HSC-SSPUdeepCOSMOSのデータを用いて　 NB-excess 天体を8477天体選出–  NB-excess天体の内、点状天体と、赤外線の2色図にでの選出　 によって２つのAGN候補天体サンプルとした

•  結果–  AGN 候補天体 （点状天体） は、963天体

–  AGN 候補天体 （IRACselected） は、68天体–  選び方の違う AGN 候補天体はNB-excess天体の中で、　 共に明るい側での割合が大きかった–  点状天体と 赤外線選出天体は相補的な関係

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補足スライド

・ 結果・・・輝線の分類　

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i-yvs.r-i

r-i

HHαz〜0.4[OⅢ]z〜0.84

『i-yvs.r-i』 と 『r-z vs.g-r』を用いて輝線を識別

Hayashietal.(2017)

HHα

z〜0.4

[OⅢ]　z〜0.84[OⅡ]z〜1.47

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・選出方法・・・ color の補正

26Hayashietal.2017

colorterm:z–NB921=0.110(i–y)–0.023

輝線がないのに連続光が赤いことで、NBで明るい天体として選出してしまうことを防ぐ　->　z-NB921の補正

i-yの関数としてz-NB921を定量化

cleansampleの z-NB921の値から colortermを引くことで color の補正を行うHayashi+17

・ 結果・・・ NB-excess 天体の選出方法

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z– nb921 - (colorterm)>0.3

z-nb921>5(z-nb921)_err

NB-excess天体の選出条件

縦のスケールを合わせる

選出前(407501天体) 選出後(9620天体)

Hayashietal.(2017)

Vega 等級 <->AB等級　の変換

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・　flagについて

cleansample　使用したflag

InallBB

InNB921 Inz-band

点源を除くためのflagNOT(f.pstar>0.5OR(u.iclassifica-on_extendedness=0ANDu.imag_psf<23.0))

・ 結果・・・点源を戻した時の変化

30

flag ： あり(7514天体) flag： なし(8477天体)

30

点源を除くためのflagを外した前後の天体の分布の比較

＋963天体

・輝線の幅、フィルターの幅

3131

　　

広い輝線幅 (ΔvFWHM):500km s-1　から10000km s-1以上狭い輝線幅(ΔvFWHM):350km s-1から 400km s-1　　NB921のバンド幅　4000〜5000km s-1

hWps://subarutelescope.org/Observing/Instruments/HSC/fig/HSC_nb4.gif

すばる望遠鏡　HP

・各波長帯で検出されるAGNの違い

3232

　　

・可視光-広くて、深い観測が可能- ガスやダストなどに覆われている2型AGNは検出されにくい

・ 赤外線-深い観測ができない-ダストの熱放射を観測できるのでトーラスに覆われてたAGNも検出できる

・ X線-X線は透過力があるため、遠方の暗いAGNも検出できる-視野が狭いため、系統的なサンプルの作成には適さない

・ 電波-可視光と同様に、広くて深い観測が行える- しかし、電波を発していないと検出されな。- 電波を発するAGNは少ない