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Le DESI Bright Galaxy Survey : Un nouveau regard sur les galaxies

On scrute des millions de galaxies pour révéler leurs propriétés et leur évolution.

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Le DESI Bright Galaxy Survey (BGS) fait partie d'un gros projet astronomique appelé le Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI). Démarré en mai 2021, l'enquête vise à étudier un grand nombre de galaxies pour mieux comprendre leurs propriétés et comment elles évoluent avec le temps. Cette enquête est super importante en astronomie, car elle aide les chercheurs à répondre à plein de questions cruciales sur l'univers.

Le BGS a observé un total de 15 millions de galaxies en utilisant un télescope de 4 mètres situé au Kitt Peak National Observatory en Arizona. En mesurant la lumière de ces galaxies, les scientifiques peuvent apprendre sur leur masse, leur âge et comment elles forment des étoiles.

Vue d'ensemble de l'enquête

Le BGS fournit deux échantillons principaux de galaxies :

  1. Échantillon de Galaxies Brillantes (BGS Bright Sample) : Il comprend des galaxies plus lumineuses qui sont plus faciles à détecter.
  2. Échantillon de Galaxies Faibles (BGS Faint Sample) : Il comprend des galaxies plus faibles, qui nécessitent des méthodes plus sensibles pour être observées.

L'enquête visait à collecter des données sur des galaxies à la fois brillantes et celles plus difficiles à étudier. Avec de meilleures données, les astronomes peuvent mieux comprendre comment les galaxies sont réparties dans l'univers.

Comment ça fonctionne

Pour rassembler des données utiles, l'enquête a utilisé un système de fibres robotiques qui collectent la lumière des galaxies. Ces fibres sont reliées à différentes caméras qui capturent la lumière et la convertissent en infos sur le spectre de chaque galaxie. Ce spectre révèle des détails critiques, comme la composition de la galaxie, sa température et sa distance de la Terre.

Sélection des cibles

Avant le début de l'enquête principale, le BGS a réalisé une enquête de un pour cent sur une période de deux mois au début de 2021. Pendant ce temps, il a observé environ 250 000 galaxies pour tester ses méthodes et s'assurer que tout fonctionnait correctement. Cette étape initiale a permis de garantir que l'enquête principale produirait des résultats fiables.

Importance de la fonction de masse stellaire

Un objectif clé du BGS est de créer une fonction de masse stellaire (SMF), qui est un outil que les astronomes utilisent pour décrire combien d'étoiles se trouvent dans des galaxies de différentes tailles. La SMF montre la répartition de la masse stellaire dans une population de galaxies, informant les chercheurs sur les caractéristiques générales des galaxies dans l'univers.

Méthodes pour mesurer la masse stellaire

Pour dériver la SMF, les scientifiques ont examiné les propriétés de chaque galaxie, y compris :

  • Masse Stellaire : La masse totale des étoiles dans une galaxie.
  • Taux de formation d'étoiles : La vitesse à laquelle de nouvelles étoiles se forment dans une galaxie.

En utilisant des méthodes statistiques complexes, les chercheurs ont combiné des données de différentes galaxies pour créer une image de la population globale des galaxies. Ces méthodes prennent en compte les incertitudes dans les mesures, offrant une image plus précise de la SMF.

Comprendre les données

Les données du BGS aident à résumer l'ensemble de la population galactique et pointent vers des tendances importantes pour comprendre la formation et l'évolution des galaxies. En examinant les relations entre la masse stellaire, les taux de formation d'étoiles et les types de galaxies, les scientifiques peuvent discerner des modèles et classifier les galaxies selon leurs propriétés.

Le rôle du décalage vers le rouge

Le décalage vers le rouge est un concept crucial en astronomie qui permet aux scientifiques de mesurer la distance d'une galaxie en observant comment sa lumière se déplace vers le rouge dans le spectre. En mesurant le décalage vers le rouge, les astronomes peuvent estimer la distance et le mouvement d'une galaxie, ce qui aide à comprendre comment ses propriétés changent au fil du temps.

Observation et analyse

Une fois les données collectées, la lumière de chaque galaxie est traitée pour éliminer le bruit ou la distorsion. Cela garantit que les résultats reflètent fidèlement les caractéristiques de la galaxie. Les chercheurs analysent ensuite les données du spectre de chaque galaxie, en se concentrant sur des mesures clés qui représentent les caractéristiques physiques de la galaxie.

Cadre d'inférence de la population

Pendant l'analyse, les chercheurs utilisent un cadre statistique qui combine les données de différentes galaxies. Cette approche hiérarchique garantit que les incertitudes liées aux mesures de galaxies individuelles sont prises en compte avec précision, menant à des conclusions qui représentent mieux la population globale.

Galaxies en formation d'étoiles et quiescentes

Les galaxies peuvent être divisées en deux catégories principales selon leur activité de formation d'étoiles :

  1. Galaxies en formation d'étoiles : Ces galaxies produisent activement de nouvelles étoiles. Elles peuvent nous en dire plus sur la façon dont les galaxies grandissent au fil du temps.
  2. Galaxies Quiescentes : Celles-ci ont arrêté de former de nouvelles étoiles et existent dans un état plus stable.

En étudiant les deux types de galaxies dans le BGS, les chercheurs obtiennent des insights sur comment différents facteurs environnementaux influencent la formation d'étoiles et l'évolution des galaxies.

Suivre les changements au fil du temps

Avec les données étendues collectées par le BGS, les scientifiques peuvent suivre les changements dans les populations de galaxies au fil du temps. Par exemple, ils peuvent surveiller comment le nombre de galaxies en formation d'étoiles par rapport à celles quiescentes varie à mesure que l'univers s'étend.

Comparaison avec des enquêtes précédentes

Les données du BGS sont comparables à celles obtenues d'enquêtes antérieures, comme le Sloan Digital Sky Survey (SDSS) et l'enquête Galaxy and Mass Assembly (GAMA). En comparant les résultats, les chercheurs peuvent identifier des tendances et s'assurer que leurs découvertes s'alignent avec des études établies.

Gestion de l'incomplétude des données

Un défi important dans la réalisation d'enquêtes est l'incomplétude des données. Cela fait référence au fait que toutes les galaxies n'auront pas leurs propriétés mesurées avec précision en raison de divers facteurs, comme les problèmes d'attribution de fibres et la capacité à capter la lumière des objets plus faibles. Les chercheurs développent des facteurs de correction pour tenir compte de ces problèmes, garantissant que les résultats sont aussi précis que possible.

Techniques statistiques

Pour s'assurer que leurs analyses reposent sur un raisonnement statistique solide, les chercheurs utilisent des techniques comme l'échantillonnage jackknife, qui aide à estimer la confiance de leurs résultats. En divisant leurs données en différents groupes et en analysant la variabilité entre eux, ils peuvent quantifier les incertitudes de leurs mesures.

Directions futures

L'enquête principale du BGS devrait continuer, menant à encore plus d'observations et de mesures affinées. À mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, les chercheurs mettront à jour leurs découvertes, éclaircissant davantage les propriétés des galaxies et améliorant la compréhension de l'univers.

Conclusion

Grâce au DESI Bright Galaxy Survey, les astronomes rassemblent un vaste ensemble de données sur des millions de galaxies. En étudiant différentes propriétés et en analysant les informations collectées, les chercheurs visent à percer les mystères de l'évolution des galaxies.

Le travail accompli par le BGS ouvrira la voie à de futures avancées dans le domaine de l'astronomie, contribuant à créer une image complète de la structure et du comportement de l'univers. À mesure que l'enquête se poursuit, les insights obtenus contribueront sans aucun doute à notre quête continue pour comprendre le cosmos.

Source originale

Titre: PROVABGS: The Probabilistic Stellar Mass Function of the BGS One-Percent Survey

Résumé: We present the probabilistic stellar mass function (pSMF) of galaxies in the DESI Bright Galaxy Survey (BGS), observed during the One-Percent Survey. The One-Percent Survey was one of DESI's survey validation programs conducted from April to May 2021, before the start of the main survey. It used the same target selection and similar observing strategy as the main survey and successfully observed the spectra and redshifts of 143,017 galaxies in the $r < 19.5$ magnitude-limited BGS Bright sample and 95,499 galaxies in the fainter surface brightness and color selected BGS Faint sample over $z < 0.6$. We derive pSMFs from posteriors of stellar mass, $M_*$, inferred from DESI photometry and spectroscopy using the Hahn et al. (2022a; arXiv:2202.01809) PRObabilistic Value-Added BGS (PROVABGS) Bayesian SED modeling framework. We use a hierarchical population inference framework that statistically and rigorously propagates the $M_*$ uncertainties. Furthermore, we include correction weights that account for the selection effects and incompleteness of the BGS observations. We present the redshift evolution of the pSMF in BGS as well as the pSMFs of star-forming and quiescent galaxies classified using average specific star formation rates from PROVABGS. Overall, the pSMFs show good agreement with previous stellar mass function measurements in the literature. Our pSMFs showcase the potential and statistical power of BGS, which in its main survey will observe >100$\times$ more galaxies. Moreover, we present the statistical framework for subsequent population statistics measurements using BGS, which will characterize the global galaxy population and scaling relations at low redshifts with unprecedented precision.

Auteurs: ChangHoon Hahn, Jessica Nicole Aguilar, Shadab Alam, Steven Ahlen, David Brooks, Shaun Cole, Axel de la Macorra, Peter Doel, Andreu A. Font-Ribera, Jaime E. Forero-Romero, Satya Gontcho A Gontcho, Klaus Honscheid, Song Huang, Theodore Kisner, Anthony Kremin, Martin Landriau, Marc Manera, Aaron Meisner, Ramon Miquel, John Moustakas, Jundan Nie, Claire Poppett, Graziano Rossi, Amélie Saintonge, Eusebio Sanchez, Christoph Saulder, Michael Schubnell, Hee-Jong Seo, Małgorzata Siudek, Federico Speranza, Gregory Tarlé, Benjamin A. Weaver, Risa H. Wechsler, Sihan Yuan, Zhimin Zhou, Hu Zou

Dernière mise à jour: 2023-06-20 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.06318

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.06318

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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