ACTIVE GALACTIC NUCLEUS AND QUASAR SCIENCE WITH APERTURE MASKING INTERFEROMETRY ON THE<i>JAMES WEBB SPACE TELESCOPE</i>
Notice bibliographique
Résumé
Due to feedback from accretion onto supermassive black holes (SMBHs), active galactic nuclei (AGNs) are believed to play a key role in ΛCDM cosmology and galaxy formation. However, AGNs extreme luminosities and the small angular size of their accretion flows create a challenging imaging problem. We show that the James Webb Space Telescope 's Near Infrared Imager and Slitless Spectrograph ( JWST -NIRISS) Aperture Masking Interferometry (AMI) mode will enable true imaging (i.e., without any requirement of prior assumptions on source geometry) at ∼65 mas angular resolution at the centers of AGNs. This is advantageous for studying complex extended accretion flows around SMBHs and in other areas of angular-resolution-limited astrophysics. By simulating data sequences incorporating expected sources of noise, we demonstrate that JWST -NIRISS AMI mode can map extended structure at a pixel-to-pixel contrast of ∼10 −2 around an L = 7.5 point source, using short exposure times (minutes). Such images will test models of AGN feedback, fueling, and structure (complementary with ALMA observations), and are not currently supported by any ground-based IR interferometer or telescope. Binary point source contrast with NIRISS is ∼10 −4 (for observing binary nuclei in merging galaxies), significantly better than current ground-based optical or IR interferometry. JWST -NIRISS's seven-hole non-redundant mask has a throughput of 15%, and utilizes NIRISS's F277W (2.77 μm), F380M (3.8 μm), F430M (4.3 μm), and F480M (4.8 μm) filters. NIRISS's square pixels are 65 mas per side, with a field of view ∼2' × 2'. We also extrapolate our results to AGN science enabled by non-redundant masking on future 2.4 m and 16 m space telescopes working at long-UV to near-IR wavelengths.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».