Hα Time Delays of Active Galactic Nuclei from the Zwicky Transient Facility Broadband Photometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In our previous work on broadband photometric reverberation mapping (PRM), we proposed the interpolated cross-correlation function (ICCF)-Cut process to obtain the time lags of the Hα emission line from two broadband lightcurves via subtracting the continuum emission from the line band. Extending the work, we enlarge our sample to the Zwicky Transient Facility (ZTF) database. We adopt two criteria to select 123 type 1 active galactic nuclei (AGNs) with sufficient variability and smooth light curves from 3537 AGNs at z < 0.09 with more than 100 epoch observations in the g and r bands from the ZTF database. We calculate the Hα time lags for 23 of them that have previous spectroscopic reverberation mapping (SRM) results using the ICCF-Cut, Just Another Vehicle for Estimating Lags In Nuclei (JAVELIN), and χ 2 methods. Our obtained Hα time lags are slightly larger than the Hβ time lags, which is consistent with the previous SRM results and the theoretical model of the AGN broad-line region. The comparisons between the SRM and PRM lag distributions and between the subtracted emission line light curves indicate that after selecting AGNs with the two criteria, combining the ICCF-Cut, JAVELIN, and χ 2 methods provides an efficient way to get the reliable Hα lags from the broadband PRM. Such techniques can be used to estimate the black hole masses of a large sample of AGNs in large multiepoch photometric sky surveys such as the Legacy Survey of Space and Time and the survey from the Wide Field Survey Telescope in the near future.
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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 | 0,000 | 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 ».