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J-GLOBAL ID：202202286367654017   整理番号：22A0839937

S-PLUS調査のための測光赤方偏移:機械学習は課題にかかるのか?【JST・京大機械翻訳】

Photometric redshifts for the S-PLUS Survey: Is machine learning up to the task?

著者 (22件)： Lima E.V.R. (Universidade de Sao Paulo, Instituto de Astronomia, Geofisica e Ciencias Atmosfericas, Rua do Matao 1226, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Sodre L. (Universidade de Sao Paulo, Instituto de Astronomia, Geofisica e Ciencias Atmosfericas, Rua do Matao 1226, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Bom C.R. (Centro Brasileiro de Pesquisas Fisicas, Rua Dr. Xavier Sigaud 150, CEP 22290-180, Rio de Janeiro, RJ, Brazil) ,  Bom C.R. (Centro Federal de Educacao Tecnologica Celso Suckow da Fonseca, Rodovia Mario Covas, lote J2, quadra J Distrito Industrial de Itaguai, CEP 23810-000, Itaguai, RJ, Brazil) ,  Teixeira G.S.M. (Centro Brasileiro de Pesquisas Fisicas, Rua Dr. Xavier Sigaud 150, CEP 22290-180, Rio de Janeiro, RJ, Brazil) ,  Nakazono L. (Universidade de Sao Paulo, Instituto de Astronomia, Geofisica e Ciencias Atmosfericas, Rua do Matao 1226, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Buzzo M.L. (Universidade de Sao Paulo, Instituto de Astronomia, Geofisica e Ciencias Atmosfericas, Rua do Matao 1226, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Queiroz C. (Instituto de Fisica, Universidade de Sao Paulo, Rua do Matao 1371, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Queiroz C. (Departamento de Astronomia, Instituto de Fisica, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Av. Bento Goncalves 9500, CEP 91501-970, Porto Alegre, RS, Brazil) ,  Herpich F.R. (Universidade de Sao Paulo, Instituto de Astronomia, Geofisica e Ciencias Atmosfericas, Rua do Matao 1226, CEP 05508-090, Sao Paulo, SP, Brazil) ,  Castellon J.L. Nilo (Direccion de Investigacion y Desarrollo, Universidad de La Serena, Avenida Juan Cisternas 1200, La Serena, Chile) ,  Castellon J.L. Nilo (SIGMA Space Science and Technologies, CL-1700000, La Serena, Chile) ,  Dantas M.L.L. (Nicolaus Copernicus Astronomical Center, Polish Academy of Sciences, ul. Bartycka 18, 00-716, Warsaw, Poland) ,  Dors O.L. (Universidade do Vale do Paraiba, Av. Shishima Hifumi 2911, CEP 12244-000, Sao Jose dos Campos, SP, Brazil) ,  Souza R.C. Thom de (Universidade Estadual de Maringa, Programa de Pos-graduacao em Ciencia da Computacao, Av. Colombo 5790, CEP 87020-900, Maringa, PR, Brazil) ,  Souza R.C. Thom de (Universidade Estadual de Maringa, Programa de Pos-graduacao em Engenharia de Producao, Av. Colombo 5790, CEP 87020-900, Maringa, PR, Brazil) ,  Souza R.C. Thom de (Universidade Federal do Parana, Campus Jandaia do Sul, Rua Doutor Joao Maximiano 426, CEP 86900-900, Jandaia do Sul, PR, Brazil) ,  Akras S. (Institute for Astronomy, Astrophysics, Space Applications and Remote Sensing, National Observatory of Athens, GR 15236 Penteli, Greece) ,  Jimenez-Teja Y. (Instituto de Astrofisica de Andalucia - CSIC, Glorieta de la Astronomia s/n, E-18008 Granada, Spain) ,  Kanaan A. (Departamento de Fisica, Universidade Federal de Santa Catarina, CEP 88040-900, Florianopolis, SC, Brazil) ,  Ribeiro T. (NOAO. 950 North Cherry Ave. Tucson, AZ 85719, United States) ,  Schoennell W. (GMTO Corporation, N. Halstead Street 465, Suite 250, Pasadena, CA 91107, United States)
資料名： Astronomy and Computing  (Astronomy and Computing)
巻： 38  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3296A  ISSN： 2213-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 南測光局所大学調査(S-PLUS)は,12のフィルタシステムを使用して南半球を写像することを目的とする新しいプロジェクトであり,5つの広帯域SDSS様フィルタと,局所宇宙における重要な恒星特性のために最適化された7つの狭帯域フィルタから成る。本論文では,SloanディジタルSky調査DR15からの非WISEデータと分光赤方偏移に整合した最初のS-PLUSデータ放出(S-PLUS DR1)からの光測定と形態学的情報を用いた。3つの異なる機械学習法(GPzによるGaussプロセスおよびTensorFlowで作製された2つの深い学習モデル)を検討し,S-PLUS DR1における現在使用されているテンプレートフィッティング法と比較し,機械学習法が測光赤方偏移予測のために12のフィルタシステムを利用するかどうかを検討した。散乱,バイアス,および異常値分率の計算のような単一点推定と確率積分変換(PIT),連続Ranked確率スコア(CRPS),およびOdds分布のような確率分布関数(PDF)の両方に対する精度の試験を用いて,著者らは,Bayesニューラルネットワークと混合密度ネットワークの組合せを用いた深層学習法が,現在の試験サンプルに対して最も正確な測光赤方偏移を提供すると結論した。それは,0.023の散乱(σNMAD),-0.001の正規化バイアス,および16と21の間のr_autoマグニチュードを有する銀河の異常値比率0.64%の単点測光赤方偏移を達成した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  散乱 ,  *赤方偏移 ,  *測光 ,  ネットワーク ,  プロジェクト ,  ニューラルネットワーク ,  マグニチュード ,  宇宙空間 ,  異常値 ,  広帯域 ,  正規化 ,  *機械学習 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 銀河:距離と赤方偏移 ,  方法:データ解析 ,  ソフトウェア:開発 ,  技術:測光 ,  調査

分類 (3件)： 星雲  (DB06000W) ,  宇宙論  (DB07000D) ,  宇宙線起源  (DB02020Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 調査 ,  測光 ,  赤方偏移 ,  機械学習