GRAVITATIONAL LENS MODELS BASED ON SUBMILLIMETER ARRAY IMAGING OF<i>HERSCHEL</i>-SELECTED STRONGLY LENSED SUB-MILLIMETER GALAXIES AT<i>z</i>> 1.5
Notice bibliographique
Résumé
Strong gravitational lenses are now being routinely discovered in wide-field surveys at (sub-)millimeter wavelengths. We present Submillimeter Array (SMA) high-spatial resolution imaging and Gemini-South and Multiple Mirror Telescope optical spectroscopy of strong lens candidates discovered in the two widest extragalactic surveys conducted by the Herschel Space Observatory : the Herschel-Astrophysical Terahertz Large Area Survey (H-ATLAS) and the Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES). From a sample of 30 Herschel sources with S 500 > 100 mJy, 21 are strongly lensed (i.e., multiply imaged), 4 are moderately lensed (i.e., singly imaged), and the remainder require additional data to determine their lensing status. We apply a visibility-plane lens modeling technique to the SMA data to recover information about the masses of the lenses as well as the intrinsic (i.e., unlensed) sizes ( r half ) and far-infrared luminosities ( L FIR ) of the lensed submillimeter galaxies (SMGs). The sample of lenses comprises primarily isolated massive galaxies, but includes some groups and clusters as well. Several of the lenses are located at z lens > 0.7, a redshift regime that is inaccessible to lens searches based on Sloan Digital Sky Survey spectroscopy. The lensed SMGs are amplified by factors that are significantly below statistical model predictions given the 500 μm flux densities of our sample. We speculate that this may reflect a deficiency in our understanding of the intrinsic sizes and luminosities of the brightest SMGs. The lensed SMGs span nearly one decade in L FIR (median L FIR = 7.9 × 10 12 L ☉ ) and two decades in FIR luminosity surface density (median Σ FIR = 6.0 × 10 11 L ☉ kpc −2 ). The strong lenses in this sample and others identified via (sub-)mm surveys will provide a wealth of information regarding the astrophysics of galaxy formation and evolution over a wide range in redshift.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».