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Enregistrement W3135003798 · doi:10.3847/1538-4357/abfa9f

Modeling the Multiwavelength Variability of Mrk 335 Using Gaussian Processes

2021· article· en· W3135003798 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésGaussian processGalaxyGaussianPower lawQuadratic equationPoint processPoint spread functionGaussian functionSpectral densityQuadratic function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The optical and UV variability of the majority of active galactic nuclei may be related to the reprocessing of rapidly changing X-ray emission from a more compact region near the central black hole. Such a reprocessing model would be characterized by lags between X-ray and optical/UV emission due to differences in light travel time. Observationally, however, such lag features have been difficult to detect due to gaps in the lightcurves introduced through factors such as source visibility or limited telescope time. In this work, Gaussian process regression is employed to interpolate the gaps in the Swift X-ray and UV lightcurves of the narrow-line Seyfert 1 galaxy Mrk 335. In a simulation study of five commonly employed analytic Gaussian process kernels, we conclude that the Matern 1 2 and rational quadratic kernels yield the most well-specified models for the X-ray and UVW2 bands of Mrk 335. In analyzing the structure functions of the Gaussian process lightcurves, we obtain a broken power law with a break point at 125 days in the UVW2 band. In the X-ray band, the structure function of the Gaussian process lightcurve is consistent with a power law in the case of the rational quadratic kernel while a broken power law with a break point at 66 days is obtained from the Matern 1 2 kernel. The subsequent cross-correlation analysis is consistent with previous studies and furthermore shows tentative evidence for a broad X-ray-UV lag feature of up to 30 days in the lag-frequency spectrum where the significance of the lag depends on the choice of Gaussian process kernel.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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