Type Ic supernovae from the (intermediate) Palomar Transient Factory
Notice bibliographique
Résumé
Type Ic supernovae represent the explosions of the most stripped massive stars, but their progenitors and explosion mechanisms remain unclear. Larger samples of observed supernovae can help characterize the population of these transients. We present an analysis of 44 spectroscopically normal Type Ic supernovae, with focus on the light curves. The photometric data were obtained over 7 years with the Palomar Transient Factory (PTF) and its continuation, the intermediate Palomar Transient Factory (iPTF). This is the first homogeneous and large sample of SNe Ic from an untargeted survey, and we aim to estimate explosion parameters for the sample. We present K-corrected Bgriz light curves of these SNe, obtained through photometry on template-subtracted images. We performed an analysis on the shape of the $r$-band light curves and confirmed the correlation between the rise parameter Delta m_{-10} and the decline parameter Delta m_{15}. Peak r-band absolute magnitudes have an average of -17.71 +- 0.85 mag. To derive the explosion epochs, we fit the r-band lightcurves to a template derived from a well-sampled light curve. We computed the bolometric light curves using r and g band data, g-r colors and bolometric corrections. Bolometric light curves and Fe II lambda 5169 velocities at peak were used to fit to the Arnett semianalytic model in order to estimate the ejecta mass M_{ej}, the explosion energy E_{K} and the mass of radioactive nickel (M(56) Ni) for each SN. Including 41 SNe, we find average values of =4.50 +-0.79 msun, =1.79 +- 0.29 x10^{51} erg, and = 0.19 +- 0.03 msun. The explosion-parameter distributions are comparable to those available in the literature, but our large sample also includes some transients with narrow and very broad light curves leading to more extreme ejecta masses values.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».