pop-cosmos: Scaleable Inference of Galaxy Properties and Redshifts with a Data-driven Population Model

pop-cosmos: Scaleable Inference of Galaxy Properties and Redshifts with a Data-driven Population Model

We present an efficient Bayesian method for estimating individual photometric redshifts and galaxy properties under a pretrained population model ( pop-cosmos ) that was calibrated using purely photometric data. This model specifies a prior distribution over 16 stellar population synthesis (SPS) par...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
প্রধান লেখক: Stephen Thorp, Justin Alsing, Hiranya V. Peiris, Sinan Deger, Daniel J. Mortlock, Boris Leistedt, Joel Leja, Arthur Loureiro
বিন্যাস: প্রবন্ধ
ভাষা:English
প্রকাশিত: IOP Publishing 2024-01-01
মালা:The Astrophysical Journal
বিষয়গুলি:
Astrostatistics techniques
Redshift surveys
Galaxy photometry
Bayesian statistics
Affine invariant
Spectral energy distribution
অনলাইন ব্যবহার করুন:https://doi.org/10.3847/1538-4357/ad7736

আন্তর্জাল

https://doi.org/10.3847/1538-4357/ad7736

অনুরূপ উপাদানগুলি