스펙트럼 피팅과 SFR 계산 보정 및 금속성 측정
각각의 쌓인 스펙트럼에 방출선을 맞춥니다.
또한 각 라인에 대한 속도, 분산, 플럭스, 적색편이에 적합합니다.
연속체의 경우 복합적인 SED와 동일한 스케일링 계수를 사용합니다.
이는 개별적인 은하에 FAST SED 피팅을 쌓아 모델링 합니다.
그리고 발머 흡수를 포함하는 모델링 된 연속체를 가져옵니다.
또한 방출선의 영역에서는 스펙트럼의 연속체와 일치하도록 합니다.
모든 선형의 플럭스는 적합한 수치에서 어느 정도 자유롭다고 보지만 모든 선형에 대해서는 동일한 적색편이, 속도 분산에 대해서는 수치를 가정합니다.
이는 부트스트래핑을 통해 불확실성을 추정하게 됩니다.
스펙트럼은 n 개의 은하로 구성된 무작위 부분집합으로 쌓입니다.
하지만 여기서 n은 그룹 내 은하의 수를 말합니다.
100개의 스펙트럼 스택에서 방출선을 맞추기 위해서 이 단계를 100번 반복합니다.
각각의 라인 측정 분포에 대해 16번째, 84번째 백분위수에서 플럭스를 확인하며, 각 라인의 비율 및 속도 분산에 대한 불확실성을 결정하게 됩니다.
부트스트랩 스펙트럼과 SFR 계산에 대해
먼지 보정 Hα SFR을 측정은 복합적 SED 그룹에 대해 이루어집니다.
스택 스펙트럼에서 충분한 Hβ 검출이 없는 그룹을 결정하여 정확한 발머 감소를 측정합니다.
Hβ의 최소 3 σ 검출이 필요하기 때문에 부트스트랩 스펙트럼에 대한 방출 적합성으로 불확실성이 결정되도록 합니다.
세 그룹에서 충분히 감지된 Hβ 라인이 없고, 이 세 그룹에 대해서 부트스트랩 된 발머 감소 분포의 2.5번째 백분위수를 사용하여 발머 감소에 2 σ 하한을 설정합니다.
이 하한 설정값이 이론적으로 최솟값인 2.86보다 작으면 하한 값이 2.86이라고 가정합니다.
그리고 먼지 보정 계산은 이러한 하한 발머 감소로 수행되며 세 그룹에 대한 SFR에 2 σ 하한을 설정하게 됩니다.
또한 스택 스펙트럼에서 측정된 H α 광도를 구하고 먼지 보정을 수행하여 SFR을 계산합니다.
발머 감소는 소멸 곡선을 가정할 때 A로 V,neb 변환됩니다.
소멸 곡선을 사용하여 Hα 파장에서의 성운 감쇠를 계산합니다.
그리고 이 값을 사용하여 먼지 보정 Hα 광도를 계산합니다.
다음은 먼지 보정 광도에 대해 변환 계수를 사용하여 SFR로 변환합니다.
마지막으로 스펙트럼이 중앙값으로 쌓이게 되는데, 이때 계산된 SFR을 각 그룹의 중앙값 질량으로 나누어 sSFR을 계산합니다.
방출되는 금속성 측정
O3N2 보정을 사용하여 측정된 방출선을 가진 은하 그룹의 금속성을 측정합니다.
이 금속성 측정은 여러 개의 강선 그리고 먼지 독립 비율로 인한 금속성의 강력한 척도가 됩니다.
그다음은 고 적색 시프트 은하, 저 적색 시프트 유사체의 금속성 측정을 사용하여 이 비율을 금속성으로 변환합니다.
세 그룹은 Hβ에서 3개의 σ 검출이 없습니다.
이때 부트스트랩 스펙트럼의 측정 분포에서 얻은 2.5번째 백분위수 Hβ 광도를 사용합니다.
O3N2 측정값에 2 σ 하한을 설정하고 금속성에 2 σ 상한을 설정합니다.
SED 피팅과 프로스펙터
SED 기반 SFR 및 먼지 특성을 측정해야 합니다.
SED 피팅 코드에 적합한 것은 각각의 복합 SED FSPS 항성 집단 합성 코드를 사용하는 것입니다.
각각의 그룹은 모든 구성 은하의 중앙 적색편이에 적합합니다.
그리고 복합 SED를 맞출 때 복합 필터 곡선을 사용합니다.
파라메트릭 지연-타우 별 형성 이력(SFH)을 가정합니다.
이는 개별적인 별의 폭발로 제거될 가능성이 높기 때문에 복합 SED에 합리적일 것으로 판단합니다.
또한 감쇠 곡선의 기울기, UV 먼지 범프 사이의 관계를 포함하는 단일 먼지 스크린이 있는 감쇠 곡선을 가정합니다.
마지막으로, 디폴트 IMF를 가정합니다.
복합적인 SED는 자유 매개 변수 및 이전 조건에 부합합니다.
매개 변수 공간은 동적인 움직임에서 중첩 샘플링을 사용하여 탐색됩니다.
각각의 그룹 은하가 조금 다른 적색편이에 있습니다.
이로 인해 쉽게 모델링 할 수 없는 은하 간의 Lyα 흡수량이 다르게 됩니다.
1500 Å보다 더 푸른 SED 포인트는 포함하지 않습니다.
복합 SED에 대해서 다이너스티 샘플링에서 가장 높은 가중치를 가진 1000개의 적합한 수치를 얻습니다.
또한 각각의 속성에 대한 가중 중앙값 50번째 백분위수 측정과 16번째 및 84번째 백분위 수의 1 σ 불확실성을 계산합니다.
Prospector에 대한 적합도를 표시하게 되며, 16번째 백분위수와 84번째 백분위수가 회색의 영역 경계를 설정하게 되며, 항성 집단 특성이 나열됩니다.
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