Ivan Lacerna: Galaxias centrales en diferentes ambientes

lunes, 28 de abril de 2014

Iván Lacerna actualmente trabaja como postdoc en el Instituto de Astronomía  de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Realizó su Licenciatura y Doctorado en la Pontificia Universidad Católica de Chile, doctorándose en 2012. Sus intereses incluyen formación y evolución de galaxias y estructura de gran escala. Lo puedes contactar en ilacerna at astro dot unam dot mx


La configuración básica de un sistema de galaxias (por ejemplo, grupos o cúmulos) parte con una galaxia central, que reside cerca del pozo de potencial gravitatorio del sistema, junto con otras galaxias satélites orbitando a su alrededor. Esta configuración cambia con el tiempo, donde típicamente la galaxia central crece a través de fusiones con algunas de sus satélites, y donde el sistema en su conjunto va adquiriendo nuevas satélites a medida que éste se hace más masivo en un modelo jerárquico como el ΛCDM. En este trabajo nos preguntamos si propiedades de las galaxias centrales dependen de la configuración del sistema. Por ejemplo, ¿las masas, colores y la formación estelar de una central con satélites a su alrededor son las mismas que en una central sin satélites?

Usando catálogos extraídos del Sloan Digital Sky Survey (SDSS), hemos identificado galaxias centrales en sistemas con y sin satélites (hasta un límite dado en magnitud), lo cual es un indicador del ambiente local, además de aquellas centrales sin satélites que están extremadamente aisladas. Uno de estos catálogos es el de grupos de Yang et al. (2007) que consiste en un método iterativo para asignar la membresía de galaxias a un potencial grupo (o halo de materia oscura) usando el promedio de la razón masa-luminosidad, lo que permite estimar el tamaño del sistema (radio virial) y, por lo tanto, las galaxias que realmente estarían contenidas en él. Lo particular de este método es que no sólo permite seleccionar sistemas con muchos miembros como cúmulos de galaxias, también sistemas donde sólo una galaxia es la que reside en el halo (una galaxia central sin satélites). Cuando un sistema tiene más de una galaxia, seleccionamos como la galaxia central a la más masiva en masa estelar del grupo. La mayoría de los sistemas de este catálogo están compuestos por tan sólo una galaxia. 

Las distribuciones en masa estelar (Ms) de galaxias centrales con satélites y sin satélites son diferentes, lo cual está posiblemente asociado a distintos mecanismos de formación, lo que explica que en general las primeras están localizadas predominantemente en la secuencia roja según su color o en regiones pasivas según su tasa de formación estelar específica (sSFR), como se observa en la Figura 1. Por otra parte, a paridad de masa estelar, sus distribuciones de color y sSFR son similares.


Figura 1: Color (g-i, paneles de arriba) y tasa de formación estelar específica (paneles de abajo) en función de la masa estelar. Toda la muestra de galaxias centrales con corrimientos al rojo entre 0.01 y 0.08 se muestran en contornos en la columna izquierda. Por separado se muestran las centrales que no tienen satélites (columna del medio) y las que tienen satélites a su alrededor (columna derecha). Las líneas rojas en los paneles de arriba y abajo separan la población roja/azul y pasiva/activa, respectivamente.
También estudiamos la dependencia con la masa de halo de materia oscura. En este sentido, en los últimos años la relación masa estelar - masa de halo (Ms-Mh) ha surgido como un indicador importante para restringir modelos y simulaciones de formación y evolución de galaxias, ya que resume la eficiencia de la formación estelar de la galaxia (central) en función de la masa de halo. La relación Ms-Mh de galaxias aisladas, probablemente las galaxias menos afectadas por el ambiente, no dependen del color, sSFR y morfología (Figura 2).

Figura 2: Masa estelar en función de la masa de halo (relación Ms-Mh) de galaxias centrales sin satélites y que a la vez están aisladas. Son separadas según color, tasa de formación estelar específica y morfología (paneles izquierda, medio y derecha, respectivamente). La mediana de la distribución de galaxias rojas, pasivas y de tipo temprano está en círculos rojos, mientras que la mediana de la distribución de galaxias azules, activas y de tipo tardío está en cuadrados azules. Las barras de error son la dispersión de la mediana. Las relaciones Ms-Mh son muy similares dentro de esta dispersión.

A pesar de los diferentes mecanismos de formación de una galaxia central, propiedades como el color y sSFR son similares entre todas las centrales a una masa estelar dada. A su vez, la relación masa estelar - masa de halo es notablemente estrecha para todos los tipos de galaxias centrales y no observamos una dependencia de esta relación con alguna otra propiedad analizada en este trabajo (Figura 2). Nuestros resultados sugieren que el crecimiento en la masa estelar de galaxias centrales es mayormente dominado por la masa de halo, mientras que el ambiente y fusiones tienen un rol secundario.  En este contexto, la eficiencia en el crecimiento en la masa estelar de una galaxia es máxima para masas de halo Mh~1012 Msun, decrece a masas menores probablemente por "feedback" de supernovas y decrece a masas mayores por "feedback" de AGNs y al mayor tiempo de enfriamento del gas para formar estrellas. Todos estos procesos dependen del potencial gravitario determinado principalmente por la masa de halo, lo cual se espera en un modelo como el LCDM. Sin embargo, todavía falta por entender los procesos internos de una galaxia relacionados con sus propiedades observacionales y cómo estarían conectados con la evolución de los halos de materia oscura.

"Central galaxies in different environments: Do they have similar properties?"
Ivan Lacerna, Aldo Rodriguez-Puebla, Vladimir Avila-Reese & Hector M. Hernandez-Toledo
Aceptado para su publicación en ApJ. ArXiv:1311.6473

Resumen (en inglés, después del salto + comentarios & compartir)

Chilenos en astro-ph 14.17

viernes, 25 de abril de 2014

Aquí les tenemos los papers #chileastroph de esta semana. Segun nuestra cuenta, solamente tres papers con co-autores chilenos esta semana.

Dado que los autores de este blog no conocen a todos los chilenos trabajando en astrofísica (muchas veces sólo por el apellido adivinamos!), si tú o algún conocido tengan un paper en astro-ph en una semana dada, escríbenos un correo a lukayastro at gmail dot com o, si tienes twitter, agrega el hashtag #chileastroph cuando anuncies tu paper en esa red social (y despues síguenos en @lukayastro). Disfruta y échale una mirada a estos interesantes trabajos!

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para terminar, un poco de humor para el fin de semana... para los que estudian astro!


Chilenos en astro-ph 14.16

viernes, 18 de abril de 2014

Aquí les tenemos los papers #chileastroph de esta semana. Semana lenta, con dos papers con primer autor chileno y otros dos mas con colaboradores de/en Chile. Disfruten y a los autores, manden sus resumenes a lukayastro at gmail dot com! 

Dado que los autores de este blog no conocen a todos los chilenos trabajando en astrofísica (muchas veces sólo por el apellido adivinamos!), si tú o algún conocido tengan un paper en astro-ph en una semana dada, escríbenos un correo a lukayastro at gmail dot com o, si tienes twitter, agrega el hashtag #chileastroph cuando anuncies tu paper en esa red social (y despues síguenos en @lukayastro). Disfruta y échale una mirada a estos interesantes trabajos!

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Un huevo de Pascua! Galaxia AM0644-741. Fuente: HST

Matías Carrasco: Midiendo distancias a galaxias usando herramientas de Inteligencia Artificial

martes, 15 de abril de 2014

Matías Carrasco Kind recibió su Licenciatura en Astronomia en la Universidad Católica de Chile, estuvo en el Instituto Max Plack de Astrofísica por mas de 2 años  y actualmente esta terminando su Doctorado en la Universidad de Illinois en Urbana Champaign (UIUC) en EEUU donde trabaja en el grupo 'Laboratory for Cosmological data Mining' (LCDM). Para mas información sobre sus intereses de investigación, lista de publicaciones y biografía puedes revisar su pagina web aquí


Actualmente estamos una época de Cosmología de precisión, donde obtener una mapa tridimensional de la distribución de galaxias es fundamental para muchos análisis cosmológicos, que permiten poner restricciones en la densidad de la energía y materia oscura, ayudándonos a entender el origen, formación y evolución del Universo. La forma más directa de medir distancias es mediante el corrimiento al rojo (redshift) de lineas espectrales debido a las velocidades de recesión de las galaxias. Esta técnica es muy precisa pero también muy costosa en términos de tiempo y recursos. Obtener imágenes en distintos filtros es mucho más rápido y directo por lo que es posible obtener fotometría de galaxias mucho mas débiles en cantidades mucho mayores que usando un espectrógrafo. Programas importantes como el Dark Energy Survey (DES) o el Large Synoptic Survey Telescope (LSST) obtendrán fotometría de cientos a miles de millones de galaxias.

Figura 1. Ejemplo simplificado de un árbol binario de predicción dibujado en coordenadas polares. La raíz del árbol esta en el centro, colores individuales indican magnitudes. Cada hoja terminal (triángulos grises) puede hacer una predicción que luego es combinada con predicciones de otros árboles

Se han usado principalmemte dos técnicas para medir el redshift de una galaxia usando su fotometría. La primera y más usada es ajustar, mediante una librería espectral de galaxias, las observaciones que generalmente son tomadas con 5 a 10 filtros de magnitudes. Esto requiere mucha calibración, pero puede resultar en redshift precisos. La segunda técnica es usar una submuestra de galaxias con redshift conocidos (de otros surveys) y entrenar cierto tipo de algoritmos para predecir el redshift de las galaxias que solo tienen fotometría. Los primeros intentos ajustaron polinomios a los datos, pero recientemente nuevas y más sofisticadas técnicas han aparecido, muchas provenientes del campo de inteligencia artificial, donde el algoritmo aprende de lo que observa, buscando patrones poco obvios a simple vista. 

Dada una muestra de galaxias de entrenamiento y un buen algoritmo de aprendizaje se pueden obtener resultados muy precisos. En este campo, hemos desarrollado dos nuevas técnicas para obtener redshift fotométricos (y su distribuciones de probabilidad). La primera técnica llamada TPZ (Trees for Photo-Z) utiliza árboles de decisión y bosques aleatorios que consiste en dividir la muestra de entrenamiento recursivamente en función de sus magnitudes o colores hasta formar un árbol el cual contiene una cadena de preguntas y dependiendo las respuestas hace una predicción. Figura 1 muestra uno de estos arboles como ejemplo. La idea es generar cientos de estos arboles que difieren entre sí y cada uno da una respuesta que luego se combinan para trazar un distribución de probabilidades. Esta es una técnica supervisada donde el redshift conocido es utilizado durante el aprendizaje.

Figura 2. (Arriba) Redshift fotométricos vs. redshift espectroscópico para 50,000 galaxias tomadas del CFTHLens survey. La linea roja indica la relación  uno a uno que indica que tan precisos son los resultados. En este caso vemos que las predicciones son indistinguiblemente  buenas. (Abajo) La distribución de galaxias como función del redshift usando los redshift espectroscópicos (gris) y usando la distribución de probabilidades de los redshift fotométricos. Ambas distribuciones concuerdan casi a la perfección. Esta distribución N(z) es muy importante para análisis topográficos de la masa del Universo, entre otros usos.

La segunda técnica, (que llamamos SOMz)es no supervisada y consiste en generar una mapa en 2D donde cada celda o neurona es “deformada” tratando de imitar la topología del espacio multidimensional de magnitudes, de esta forma, estos mapas agrupan galaxias con propiedades similares. Se generan cientos de estos mapas y se combinan sus predicciones. Es un proceso iterativo que se llama auto-organizacion que es una técnica proveniente del campos de redes neuronales ya que son basadas en el funcionamiento de la comunicación neuronal en el cerebro. La Figura 2 muestra un ejemplo de resultados para 50,000 galaxias del CFTHLens survey donde vemos la precisión alcanzada por estos algoritmos. Ambas técnicas son independientes y pueden ser combinadas para generar redshift fotométricos cada vez más precisos que permitirán un acelerado descubrimiento de nuestro Cosmos.


Links:

Codigo para calcular redshift fotometricos: MLZ (Machine Learning for photo-Z)

"TPZ : Photometric redshift PDFs and ancillary information by using prediction trees and random forests"
Matias Carrasco Kind, Matias & Robert J. Brunner, 2013
MNRAS, 432, 1483 ArXiv: 1303.7269

"SOMz: photometric redshift PDFs with self organizing maps and random atlas"
Matias Carrasco Kind, Matias & Robert J. Brunner, 2014
MNRAS, 438, 3409 ArXiV:1312.5753

Resumenes (en inglés, después del salto + comentarios & compartir)

Chilenos en astro-ph 14.15

viernes, 11 de abril de 2014

Aquí les tenemos los papers #chileastroph de esta semana. Tres con primer autor chilenoy otros mas con colaboradores de/en Chile. Disfruten y a los autores, manden sus resumenes a lukayastro at gmail dot com! 

Dado que los autores de este blog no conocen a todos los chilenos trabajando en astrofísica (muchas veces sólo por el apellido adivinamos!), si tú o algún conocido tengan un paper en astro-ph en una semana dada, escríbenos un correo a lukayastro at gmail dot com o, si tienes twitter, agrega el hashtag #chileastroph cuando anuncies tu paper en esa red social (y despues síguenos en @lukayastro). Disfruta y échale una mirada a estos interesantes trabajos!

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Tomada de Dent+ 1404.1380. Imagen de ALMA de Beta-Pictoris


Oportunidades! Abril 2014

miércoles, 9 de abril de 2014

Mensualmente iremos publicitando oportunidades de trabajo (post-PhD) y becas para estudiantes en astro en Chile. Para anuncios en 'tiempo real' suscríbete a nuestra cuenta twitter @lukayastro. Si sabes de un puesto abierto, envíanos los detalles a lukayastro at gmail dot com.

Pocos trabajos anunciados este mes, pero hay algunas oportunidades para postdocs y graduados:

Postdocs UValpo: Extragaláctica teoría u observacional. Plazo 20 de Abril (detalles abajo, después del salto)

Académico UNAB: en Astronomía. Plazo: 1 de Mayo.

Postdoc UDP: Para postular a Fondecyt. Plazo: 1 de Mayo

anunciados con anterioridad, pero con plazo abierto aún:

Postdoc UValpo: En cúmulos de estrellas de la Galaxia. Plazo: 7 de Abril

Astro-Ingeniero PUC: Para el Centro de Astronomía e Ingeniería PUC. Plazo: 30 de Abril.


Buena Suerte!

Nebulosa Gabriela Mistral. Credito: CTIO

Chilenos en astro-ph 14.14

sábado, 5 de abril de 2014

Aquí les tenemos los papers #chileastroph de esta semana. Tres con primer autor chileno (aunque uno era de la semana pasada!) otros mas con colaboradores de/en Chile. Disfruten y a los autores, manden sus resumenes a lukayastro at gmail dot com! 

Dado que los autores de este blog no conocen a todos los chilenos trabajando en astrofísica (muchas veces sólo por el apellido adivinamos!), si tú o algún conocido tengan un paper en astro-ph en una semana dada, escríbenos un correo a lukayastro at gmail dot com o, si tienes twitter, agrega el hashtag #chileastroph cuando anuncies tu paper en esa red social (y despues síguenos en @lukayastro). Disfruta y échale una mirada a estos interesantes trabajos!

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De Jenkins+ 1403.7646: Configuracion orbital del posible sistema planetario GJ876

 

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