Distinguir automaticamente transientes Rubin de AGN usando métricas de variabilidade

A variabilidade estocástica de núcleos galácticos ativos pode produzir contaminantes na busca por transientes extragalácticos explosivos. Na nova era do Legacy Survey of Space and Time (LSST) do Observatório Rubin, espera-se que AGN anteriormente não catalogados, especialmente aqueles com luminosidade próxima dos limites de detecção de pesquisa, produzam uma enxurrada de detecções que têm o potencial de contaminar.

A variabilidade estocástica de núcleos galácticos ativos (AGN) pode produzir contaminantes na busca por transientes extragalácticos explosivos (como supernovas e eventos de perturbação de marés). Para pesquisas que visam caracterizar estatisticamente dados demográficos transitórios, é vantajoso usar critérios de seleção facilmente modelados e reproduzíveis para distinguir AGN de ​​outros transitórios, em vez de aprendizado de máquina.

Testamos cortes de execução com base em parâmetros simples de variabilidade fotométrica baseados em dados para distinguir transientes extragalácticos não-AGN da variabilidade AGN padrão na fotometria Zwicky Transient Facility e na fotometria LSST simulada do conjunto de dados. Também investigamos o impacto da disponibilidade do histórico da curva de luz, da faixa de redshift e da seleção de filtros na eficiência da seleção.

Descobrimos que um corte bidimensional incorporando a razão entre o fluxo de detecção e o desvio padrão de pré-detecção e a razão entre o fluxo de detecção e o fluxo médio de pré-detecção é o corte mais eficaz. Esta abordagem é facilmente escalável, uma vez que estes valores estão incluídos nos pacotes de alerta LSST.

Fornecemos estimativas da integridade e pureza da amostra produzida ao promulgar esse corte e avaliamos a contaminação por AGN evitada. Os parâmetros utilizados nesta abordagem também poderiam ser implementados como recursos para identificação de AGN em um classificador fotométrico.

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