銀河面背後のクエーサー候補の特定：Chandraと機械学習の利用

この論文は、銀河面によって隠蔽されたクエーサーを発見するという課題に取り組んでいます。この領域は、塵とソースの混同により観測が困難です。著者は、Chandra X線データと、光学および赤外線データを組み合わせ、Random Forest分類器を使用してクエーサー候補を特定します。機械学習とマルチ波長データの使用は、より暗いクエーサーを特定し、これらの天体のセンサスを改善するための重要な強みです。この論文の重要性は、天体測定基準フレームの洗練や、天の川銀河の星間媒体の調査など、さまざまな天文学的研究に不可欠な、より完全なクエーサーサンプルへの貢献にあります。

• •Chandra X線データ、Gaia、CatWISE2020データを利用して、銀河面背後のクエーサーを発見。
• •候補の選択と赤方偏移の推定に、Random Forest分類器と回帰モデルを使用。
• •高信頼度の銀河面クエーサー候補を含む、多数のクエーサー候補を特定。
• •今後の分光観測フォローアップのための貴重なターゲットサンプルを提供。
• •銀河面クエーサーのセンサスを改善し、天の川銀河の星間および周銀河媒体の研究を可能にする。