AGN-Host Galaxy Image Decomposition with JWST: Limitations of Sérsic Profile Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability to disentangle the light of an AGN from its host galaxy is strongly dependent on the spatial resolution and depth of the imaging. As the capabilities of imaging systems improve with time, confirming that our standard techniques adequately model the increasingly complex structures unveiled is essential. With JWST providing unprecedented image quality, we can test how measurements of galaxy morphology vary with the choice of point-spread function (PSF) and fitting software. We perform two-component Sérsic+PSF fits of the surface brightness profiles of 87 X-ray AGNs (0.1 < z < 4) from the CEERS survey. We create model PSFs for NIRCam F115W imaging using both photutils and PSFE x . We find that PSFEx models consistently fail to match the radial profile of typical point sources within our sample. We then perform AGN–host decompositions on each source by creating Sérsic+PSF models using both G alfit and A stro P hot . We find that G alfit and A stro P hot converge to different regions of the parameter space, providing consistently differing host galaxy properties. While we can measure the AGN and host magnitudes accurately, we find that the host galaxy morphological parameters are not well-determined—the Sérsic index and effective radius are strongly covariant. Significant changes in the host galaxy parameters do not correspond to changes in the statistical quality of fit, nor to significant changes in the model’s radial profile. These results indicate that the Sérsic profile does not uniquely well-represent typical AGN host galaxies in extragalactic survey fields. We also provide recommendations for studies of AGN hosts comparable to ours.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».