運用主成分分析探尋宇宙中的互繞雙類星體

李榛昀、林睦潔

摘要

探尋互繞雙類星體是天文研究中重要的課題，互繞雙類星體不只是星系合併的產物，也是產生重力波的來源之一。本研究使用能提取特徵並簡化數據的主成分分析做為訓練的工具，分別以 PCA 係數分析與最鄰近搜索兩種方式從數據中篩選出雙類星體光譜，再交替使用上述兩種篩選方式，做到更精準的篩選。比較四種篩選方式後，認為先 PCA 係數分析再最鄰近搜索擁有最好的篩選效果，接著將此方法運用在約 5300 個類星體光譜上，並探究雙類星體不同於一般類星體的性質。

研究目的

  1. 自動化且系統性尋找雙類星體
  2. 研究雙類星體光譜有別於一般類星體的特徵

研究過程與方法

研究成果與展望

我們將所使用的光譜數據進行分類，並以純度和完備性量化結果，發現若同時考量兩者，先最鄰近搜索法再 PCA 係數分析的方式有第二高的純度和完備性，是我們認為最適合的分析方式。我們也將此方式應用於 5354 個類星體的數據集，我們在 5354 個類星體中選取到的雙類星體候選者在 g-r 色指數顯示較紅的趨勢，可能為雙類星體有別於一般類星體的特徵。我們希望未來除了能將以上的方法運用在更大的數據集中，也能分析更多發射譜線，增加正確率與適用紅移範圍；同時也希望可以以訊噪比篩選掉訊噪比較低的光譜，優化我們的數據集。

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