<i>Euclid</i> preparation
Notice bibliographique
Résumé
The European Space Agency’s Euclid mission will observe approximately 14000 deg2 of the extragalactic sky and deliver high-quality imaging of a large number of galaxies. The depth and high spatial resolution of the data will enable a detailed analysis of the stellar population properties of local galaxies through spatially resolved spectral energy distribution (SED) fitting. In this study, we test our pipeline for spatially resolved SED fitting using synthetic images of Euclid, LSST, and GALEX generated from the TNG50 simulation using the SKIRT 3D radiative transfer code. Our pipeline uses functionalities in piXedfit for processing the simulated data cubes and carrying out SED fitting. We apply our pipeline to 25 simulated galaxies at z ∼ 0 to recover their resolved stellar population properties. For each galaxy, we produce three types of data cubes: GALEX + LSST + Euclid, LSST + Euclid, and Euclid-only. We performed the SED fitting tests with two stellar population synthesis (SPS) models in a Bayesian framework. Because the age, metallicity (Z), and dust attenuation estimates are biased when applying only classical formulations of flat priors (even with the combined GALEX + LSST + Euclid data), we examined the effects of additional physically motivated priors in the forms of mass-age and mass-metallicity relations, constructed using a combination of empirical and simulated data. Stellar-mass surface densities can be recovered well using any of the three data cubes, regardless of the SPS model and prior variations. The new priors then significantly improve the measurements of mass-weighted age and Z compared to results obtained without priors, but they may play an excessive role compared to the data in determining the outcome when no ultraviolet (UV) data is available. Compared to varying the spectral extent of the data cube or including and discarding the additional priors, replacing one SPS model family with the other has little effect on the results. The spatially resolved SED fitting method is powerful for mapping the stellar population properties of many galaxies with the current abundance of high-quality imaging data. Our study re-emphasizes the gain added by including multi-wavelength data from ancillary surveys and the roles of priors in Bayesian SED fitting. With the Euclid data alone, we will be able to generate complete and deep stellar mass maps of galaxies in the local Universe (z ≲ 0.1), exploiting the telescope’s wide field, near-infrared sensitivity, and high spatial resolution.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,138 | 0,136 |
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 ».