Galaxy And Mass Assembly: A Comparison between Galaxy-Galaxy Lens Searches in KiDS/GAMA
强引力透镜是一种罕见的、具有启发性的天文物体。长期以来，识别一直依赖于偶然发现，但随着新的成像调查的出现，不同的策略--例如沿视线的多个星系的混合光谱、机器学习算法和公民科学--已被用来识别这些物体。我们报告的比较光谱，机器学习，和公民科学识别星系-星系透镜候选人从独立构建的镜头目录中的GAMA调查的赤道领域的共同调查领域。在这些研究中，我们有机会将高完整性光谱鉴定与用于机器学习和公民科学镜头搜索的Kilo Degree Survey（KiDS）的高保真成像进行比较。我们发现，这三种方法-光谱学，机器学习和公民科学-在调查的180平方度中分别确定了47，47和13名候选人。这些识别几乎没有重叠，只有两个由公民科学和机器学习识别。我们已经将这种差异追溯到三种方法中每一种方法的选择函数的内在差异，无论是在其母样本内（即公民科学关注低红移）还是方法固有的差异（即机器学习受其训练样本的限制，更喜欢分离良好的特征，而光谱学需要来自透镜特征的足够通量位于光纤内）。这些差异表现为估计的爱因斯坦半径，透镜恒星质量和透镜红移的单独样本。组合样本意味着透镜候选天空密度$\sim0.59$度$^{-2}$，并且可以告知跨越更宽的质量红移空间的训练集的构造。
2020-09-20 astro-ph.GA
Testing Convolutional Neural Networks for finding strong gravitational lenses in KiDS
卷积神经网络（ConvNets）是识别强引力透镜候选者的最有前途的方法之一。我们提出了两个ConvNet透镜发现者，我们已经训练了一个数据集组成的真实星系从千度调查（KiDS）和模拟透镜源。一个ConvNet是用单个\textit{r}波段的星系图像训练的，因此分类主要基于形态学。而另一个ConvNet是在\textit{g-r-i}合成图像上训练的，主要依赖于颜色和形态。我们已经在从KiDS中选择的21789个发光红星系（LRGs）的样本上测试了ConvNet镜头查找器，并将结果与我们以前的ConvNet镜头查找器进行了分析和比较。新的透镜寻找器在识别引力透镜候选者方面实现了更高的准确性和完整性，特别是单波段ConvNet。我们的分析表明，这主要是由于改进的模拟透镜源。特别是，单波段ConvNet可以选择具有$\sim40\%$纯度的透镜候选样本，检索LRG样本中4个确认的引力透镜中的3个。有了这种特殊的设置和有限的人为干预，在未来的调查中，如欧几里得，将有可能检索到尺寸超过目前已知引力透镜总数的透镜样本。
2018-10-01 astro-ph.GA astro-ph.IM
KiDS-SQuaD II: Machine learning selection of bright extragalactic objects to search for new gravitationally lensed quasars
KiDS强透镜类星体探测项目（KiDS-SNOD）旨在在千度巡天中尽可能多地发现以前未发现的引力透镜类星体。这是本系列的第二篇论文，我们提出了一种新的基于机器学习技术的自动对象分类方法。本文的主要目标是建立一个明亮的河外天体（星系和类星体）的目录，从KiDS数据发布4，具有最小的恒星污染，尽可能保持完整性，然后应用形态学方法来选择可靠的引力透镜（GL）类星体候选者。在测试了一些最常用的机器学习算法，基于决策树的分类器之后，我们决定使用CatBoost，它经过专门训练，旨在创建尽可能干净的银河系外来源样本。我们讨论了输入数据，定义了分类器的训练样本，给出了其性能的定量估计，最后用Gaia DR 2，AllWISE和GAMA目录描述了验证结果。我们已经建立并向科学界提供了KiDS明亮的银河系外天体目录（KiDS-BEXGO），专门用于寻找引力透镜。这是由$\approx6$数以百万计的来源分类为类星体（$\approx 200\,000$）和星系（$\approx 5.7$ M），直到$r<22^m$。从这个目录中，我们选择了“Multiplets”：至少被一个类星体包围的类星体或星系的近对，提出了12个最可靠的引力透镜类星体候选者，以证明目录的潜力，这将在即将发表的论文中进一步探讨。我们将我们的搜索与本系列第一篇论文中提出的前一个搜索进行了比较，表明采用机器学习方法减少了GL候选者中…
2019-06-07 astro-ph.GA astro-ph.IM
Discovery of two Einstein crosses from massive post--blue nugget galaxies at z>1 in KiDS
我们报告在Kilo-Degree Survey（KiDS）的足迹中发现了两个爱因斯坦十字架（EC）：KIDS J232940-340922和KIDS J122456+005048。使用MUSE@VLT的积分场光谱，我们证实了它们的引力透镜性质。在这两种情况下，源的四个光谱清楚地显示出显著的吸收特征，因此揭示了演化的恒星星族，几乎没有恒星形成。假设两个系统是一个具有外部剪切的奇异等温椭球（SIE），透镜模型表明：1）位于红移$z=0.38$和0.24处的两个十字分别具有$R_{\rm E}=5.2$ kpc和5.4 kpc的爱因斯坦半径; 2）它们在半有效半径内的投影暗物质分数分别为0.60和0.56（Chabrier IMF）; 3）源分别是超致密星系，$R_{\rm e}\sim0.9$ kpc（在$z_{\rm s}=1.59$红移）和$R_{\rm e}\sim0.5$ kpc（$z_{\rm s}=1.10$）。这些结果不受潜在的质量密度假设的影响。由于大小，蓝色和吸收占主导地位的光谱，证实了来自光学近红外光谱能量分布拟合的低特定的恒星形成率，我们认为，在这些EC的两个透镜源是蓝块迁移到他们的淬火阶段。
2020-11-19 astro-ph.GA
The stellar-to-halo mass relation of GAMA galaxies from 100 square degrees of KiDS weak lensing data
我们研究了在9.7<log_10（M_*/h^-2 M_sun）<11.7和z<0.4范围内的中央星系的恒星-晕质量关系，这些关系是由Kilo Degree巡天（KiDS）和Galaxy And Mass Assembly（GAMA）巡天的联合分析得到的。我们使用~100 deg^2的KiDS数据来研究星系周围的透镜信号，这些星系的光谱红移和恒星质量是由GAMA确定的。我们表明，透镜单独的结果在穷人的约束恒星晕质量的关系，由于卫星分数和晕质量之间的简并，这是解除时，我们同时适合恒星质量函数。当M_sun> 5 × 10^10 h^-2 M_sun时，恒星质量随着晕质量的增加而增加，约为M_h ^0.25。暗物质与恒星质量之比在晕质量为8 × 10^11 h^-1 M_sun时达到最小值，其值为M_h/M_*=56_-10^+16 [h]。我们还使用GAMA组目录选择中心和卫星组有五个或更多的成员，跟踪区域在空间中的局部物质密度高于平均水平，并确定第一次在这些密集的环境中的恒星晕质量关系。我们没有发现显着的差异相比，从完整的样本，这表明恒星晕质量的关系并不强烈的局部密度的变化。此外，我们还发现，仅通过模拟卫星星系的透镜信号和恒星质量函数，也可以得到中心星系的星晕质量关系，这表明在星晕模型中模拟卫星贡献的假设并没有显著地偏离星晕质量关系。最后，我们证明了弱透镜与恒星质量函数的结合可以用…
2017-04-21 astro-ph.GA
Dependence of GAMA galaxy halo masses on the cosmic web environment from 100 square degrees of KiDS weak lensing data
星系和它们的暗物质晕是一个复杂的质量结构网络的一部分，统称为宇宙网。使用潮汐张量处方，这些结构可以分为四个宇宙环境：空洞，片，丝和结。由于宇宙网可能影响暗物质晕及其所在星系的形成和演化，我们的目标是研究这些宇宙环境对星系晕平均质量的影响。为此，我们测量了91，195个星系的星系透镜轮廓，在0.039 <z <0.263范围内，来自光谱星系和质量大会（GAMA）调查，使用来自千度调查（KiDS）的约100平方度的重叠数据。在四个宇宙环境中的每一个，我们模型的贡献，从集团中心，卫星和邻近集团堆叠星系星系透镜配置文件。在校正了透镜样本中恒星质量分布的差异后，我们发现中央星系的平均晕质量不依赖于它们的宇宙环境。我们确实发现，在越来越密集的宇宙环境中，邻近群体对透镜轮廓的平均贡献显着增加。然而，我们发现，观察到的效果可以完全归因于星系密度在更小的尺度（4百万秒差距/小时内），这是与宇宙环境的密度。在我们目前的不确定性中，我们发现星系晕质量与其宇宙环境没有直接关系。
2016-04-25 astro-ph.GA
Modeling Strong Lenses from Wide-Field Ground-Based Observations in KiDS and GAMA
尽管利用哈勃质量成像的星系尺度强引力透镜研究取得了成功，但研究充分的强透镜的数量仍然很少。因此，透镜模型与理论预测的稳健比较是困难的。这促使我们应用自动贝叶斯透镜建模方法，从重叠的大型地面成像和光谱调查的公共数据发布的观察：千度调查（KiDS）和星系和质量大会（GAMA），分别。我们使用开源镜头建模软件PyAutoLens来执行我们的分析。我们证明了强透镜建模的可行性与大调查数据在较低的分辨率作为一个补充途径的研究，利用更耗时和昂贵的观察个别镜头在更高的分辨率。我们讨论了优势和挑战，特别考虑到从单孔径光谱确定背景源红移和解开前景透镜和背景源光。由于地面观测站的光学分辨率和小样本量的限制，模型的最佳拟合参数的不确定性很高，可以通过未来的研究加以改善。我们为未来的努力提供了广泛适用的建议，并且通过适当的应用，这种方法可以产生强大的统计推断所需的数量测量。
2023-01-17 astro-ph.CO astro-ph.GA
Galaxy-Galaxy Lensing in EAGLE: comparison with data from 180 square degrees of the KiDS and GAMA surveys
我们从EAGLE流体动力学宇宙学模拟中预测了在红移z=0.18，空间范围0.02 < R/（Mpc/h）< 2，以及在10.3 < $\log_{10}$（Mstar/ $M_{\odot}$）< 11.8的5个等间距恒星质量仓的星系-星系透镜轮廓。我们比较这些多余的表面密度分布观测到的信号从背景星系成像的千度调查光谱确认的前景星系周围的GAMA调查。利用GAMA星系群目录，中央和卫星星系的配置文件分别计算至少有五个成员的集团，以尽量减少污染。EAGLE的预测是在广泛的协议与观察到的配置文件为中心和卫星星系，虽然信号被低估在R $\approx$ 0.5-2 Mpc/h的最高恒星质量仓。当同时考虑中央星系和卫星星系时，只有当详细考虑透镜星系的选择函数时，才能发现一致性。具体而言，在GAMA星系的情况下，它是至关重要的占卫星星系的恒星质量箱的通量有限的性质引起的调查的分数的变化。我们报告推断恒星晕质量关系，我们发现最近发表的结果很好的协议。我们注意到模拟中星系-星系透镜轮廓的精确性如何限制星系-暗物质连接的细粒度方面。
2016-12-14 astro-ph.GA
Finding Strong Gravitational Lenses in the Kilo Degree Survey with Convolutional Neural Networks
新一代调查将产生大量数据，需要自动分类方法来选择和分析来源。事实上，这是寻找强引力透镜的情况，其中可探测的透镜源的数量仅占全部源数量的很小一部分。我们申请的第一次形态分类方法的基础上的卷积神经网络（CNN）识别强引力透镜在$255$平方度的千度调查（KiDS），当前一代的光学宽调查之一。CNN目前经过优化，可识别爱因斯坦半径为$\gtrsim 1.4$ arcsec的镜片，约为KiDS中$r$波段视宁度的两倍。在$21789$颜色幅度选择的发光红色Galerkin（LRG）的样本中，其中三个是已知透镜，CNN检索761个强透镜候选者，并正确地分类三个已知透镜中的两个。错误分类的透镜具有低于算法训练的范围的爱因斯坦半径。我们通过联合目视检查向下选择最可靠的56个候选人。这最后一个例子介绍和讨论。一个保守的估计，根据我们的研究结果表明，与我们提出的方法，它应该有可能找到$\sim100$大规模的LRG星系透镜在$z\lsim 0.4$在KiDS完成时。在最乐观的情况下，当扩大颜色幅度选择并训练CNN识别较小的图像分离镜头系统时，这个数字可以显著增长（最大为$\sim$ 2400镜头）。
2017-08-23 astro-ph.GA
TEGLIE: Transformer encoders as strong gravitational lens finders in KiDS
本文提出 TEGLIE 方法，将 Transformer 编码器应用于 KiDS 巡天数据搜寻强引力透镜，通过真实增强图像微调使误报减少 70%，最终发现 44 个新强引力透镜。
2024-05-20 astro-ph.GA astro-ph.IM
The promise of self-supervised and active learning for Strong Lens discovery: Astronomaly applied to KiDS
University of Oxford（牛津大学）；National Centre for Nuclear Research（国家核研究中心）；University of the Western Cape（西开普大学）
该研究将Astronomaly:PROTEGE主动学习框架应用于KiDS数据，结合自监督学习，无需模拟数据即可发现强引力透镜，识别出140个高质量候选体，为下一代巡天提供了可行方案。
2026-09-04 astro-ph.GA astro-ph.IM
Gravitational Lensing Analysis of the Kilo Degree Survey
Kilo-Degree Survey（KiDS）是一个多波段成像巡天，用于弱透镜和光度红移的宇宙学研究。它使用ESO VLT巡天望远镜及其广角相机OmegaCAM。KiDS图像在类似于SDSS ugri带的四个滤波器中拍摄。最佳视宁时间保留给深r波段观测，达到24.9等5 σ极限的AB星等中值，视宁度中值优于0.7弧秒。最初的KiDS观测集中在靠近天赤道的GAMA区域，那里有广泛的，高度完整的红移目录。总共有109个测量瓦片，每个一平方度，形成了第一组透镜分析的基础，重点是对GAMA星系晕特性的测量。每平方角分有9个星系进入透镜效应分析，有效的反切变方差为每平方角分69个。考虑到形状测量权重，源的中值红移为0.53。KiDS数据处理遵循两条平行轨道，一条用于星系形状测量（弱透镜），另一条用于四个波段的精确匹配孔径测光（测光红移）。这篇技术论文描述了透镜效应和测光红移星表是如何产生的（包括高斯孔径和测光管道的广泛描述），总结了数据质量，并对可能影响透镜效应分析的系统误差进行了广泛的测试。我们还提供了第一次演示的数据适用于宇宙学测量，并解释如何剪切目录是盲目的，以防止确认偏差的科学分析。KiDS剪切和光度红移目录，在本文中介绍，发布给社会通过http://kids.strw.leidenuniv.nl。
2015-09-16 astro-ph.CO astro-ph.GA
Reducing False Positives in Strong-Lens Searches with Generalized-Mean Consensus of Machine-Learning Ensembles in the Kilo-Degree Survey
Institute for Astrophysics, School of Physics, Zhengzhou University（郑州大学物理学院天体物理研究所）；International College, Zhengzhou University（郑州大学国际教育学院）；School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学天文与物理学院）；INAF – Osservatorio Astronomico di Capodimonte（意大利国家天体物理研究所卡波迪蒙特天文台）；Department of Physics “E. Pancini”, University Federico II（那不勒斯费德里科二世大学E. Pancini物理系）；School of Mathematics and Physics, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学数理学院）
本研究在KiDS DR4中结合多种机器学习分类器，通过广义均值共识集成，在保持高完备性的同时大幅降低强透镜搜索的假阳性率，减少视觉检查工作量。
2026-09-22 astro-ph.GA
AMICO galaxy clusters in KiDS-DR3: Measurement of the halo bias and power spectrum normalization from a stacked weak lensing analysis
星系团是潜在物质密度场的有偏示踪剂。在非常大的半径超过约10 Mpc/ \textit{h}，剪切剖面显示的第二晕项的证据。这与星系团周围的相关物质分布有关，并与所谓的晕偏置成正比。我们提出了一个基于AMICO星系团目录的晕偏置质量关系的观测分析，包括在KiDS调查的第三版中检测到的约7000个候选者。我们分裂成14个红移丰富的箱子集群样本和推导出的晕偏差和维里质量在每个箱子通过堆叠弱透镜分析。观测到的晕偏差-质量关系和基于$Λ$ CDM标准宇宙学模型的理论预言在$2σ$内一致。整个目录的偏差和质量的平均测量值为$M_{200c} = (4.9 \pm 0.3) \times 10^{13} M_{\odot}/\textit{h}$和$b_h σ_8^2 = 1.2 \pm 0.1$。通过数值模拟中的偏差-质量关系的额外先验，我们用固定的物质密度$Ω_m = 0.3$约束功率谱的归一化，从而找到$σ_8 = 0.63 \pm 0.10$。
2022-01-05 astro-ph.CO astro-ph.GA
Halo ellipticity of GAMA galaxy groups from KiDS weak lensing
利用重叠千度巡天（KiDS）观测到的弱引力透镜信号，对GAMA巡天中约2600个星系团的平均晕椭圆率进行了约束.要做到这一点，我们量化的堆叠透镜信号的方位角依赖性周围的暗物质分布的方向的七个不同的代理，因为它是一个先验未知的最好的跟踪方向。在小尺度上，最亮的组/簇成员（BCG）的主轴提供了最好的代理，导致各向异性信号的清晰检测。为了把它和晕的椭圆率联系起来，我们必须采用一个密度分布模型。我们推导出一个椭圆模型的表面质量密度分布的剪切场的四极矩的新的表达式。在小于250 kpc的尺度上用椭圆Navarro-Frenk-White（NFW）轮廓对信号进行建模，这大致对应于维里半径的一半，并假设BCG与暗物质完美对齐，我们发现平均晕椭圆率为e_h=0.38 +/- 0.12。这与只模拟冷暗物质的结果非常吻合，后者通常报告的e_h值约为0.3。在更大的尺度上，BCGs周围的透镜信号不能很好地跟踪暗物质分布，而卫星群的分布为晕的方向提供了更好的代理，导致在250 kpc和750 kpc之间的尺度上对非零晕椭圆率的3- 4 sigma检测。我们的研究结果表明，在一定半径内的恒星分布形成了一个很好的代理该半径内的暗物质的方向，这也被观察到在流体动力学模拟。
2017-04-21 astro-ph.CO astro-ph.GA
KiDS+VIKING+GAMA: Halo occupation distributions and correlations of satellite numbers with a new halo model of the galaxy-matter bispectrum for galaxy-galaxy-galaxy lensing
晕模型和晕占据分布（HOD）是模拟星系和物质分布的重要工具。本文提出并评估了一种利用星系对周围的引力透镜剪切来约束高阶光学参量的新方法--星系透镜（G3 L）。与星系-星系-透镜效应不同的是，G3 L对来自不同族群的星系的每晕数之间的相关性很敏感。我们使用G3 L来探测这些相关性，并测试它们可以忽略不计的默认假设。我们推导出G3 L的晕模型，并与千禧年模拟和半解析星系模型的真实模拟数据进行了验证。然后，我们分析了公开的数据从千度巡天（KiDS），VISTA红外千度星系巡天（VIKING）和数据从星系和质量大会调查（GAMA）推断的HOD在$z<0.5$在$10^{8.5}h^{-2} M_\odot$和$10^{11.5}h^{-2} M_\odot$和两种颜色（红色和蓝色）之间的五个不同的恒星质量箱的星系，以及卫星数量之间的相关性。该分析在$68\%$可信度范围内恢复了模拟数据中的真实HOD。推断的HOD随颜色和恒星质量而显着变化。还有强有力的证据（$>3σ$）表明，红色和蓝色卫星的数量与恒星质量低于10 ^{10}$的星系之间存在相关性，并且随着晕质量的增加而增加。\Msun。这些相关性的可能原因是在不同样本中选择相似的星系，调查通量限制或物理机制，如不同种群的卫星数量之间的固定比例。质量较小的晕的去相关可能是低占有率晕的散粒噪声的影响。推断出的HOD可以用来补充星系透镜或星系…
2022-04-05 astro-ph.CO astro-ph.GA
The Stellar IMF and Dark Matter Halo of ESO0286: Constraints from Strong Lensing and Dynamics
Max-Planck-Institut für Astrophysik（马克斯·普朗克天体物理学研究所）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Max-Planck-Institut für extraterrestrische Physik（马克斯·普朗克地外物理学研究所）；Université de Genève（日内瓦大学）；Institute of Cosmology and Gravitation, University of Portsmouth（朴茨茅斯宇宙学与引力研究所）
通过强引力透镜和动力学分析，研究ESO0286-G022的恒星IMF和暗物质晕，揭示其三轴性及质量分布，发现恒星质量上限与IMF限制，对比其他透镜系统的IMF差异。
2026-03-27 astro-ph.GA
The masses of satellites in GAMA galaxy groups from 100 square degrees of KiDS weak lensing data
我们使用第一个100平方米。°的Kilo-Degree Survey（KiDS）和Galaxy And Mass Assembly（GAMA）Survey之间的重叠，以确定大质量（$M > 10^{13}h^{-1}{\rm M}_\odot$）星系群中约10，000个光谱确认的卫星星系的星系晕质量。将样本作为到组中心的投影距离的函数进行分离，我们用Navarro-Frenk-White（NFW）密度分布图对卫星及其主机组进行联合建模，充分考虑数据协方差。这些星系群中被探测到的卫星星系的总质量$\log M_{\rm sub} /(h^{-1}{\rm M}_\odot) \approx 11.7 - 12.2$在误差条内的星系群中心距离上是一致的。考虑到它们的典型恒星质量$\log M_{\rm \star,sat}/(h^{-2}{\rm M}_\odot) \sim 10.5$，这样的总质量意味着$M_{\rm \star,sat} /M_{\rm sub} \approx 0.04 h^{-1}$的恒星质量分数。平均subhalo托管这些卫星星系有一个质量$M_{\rm sub} \sim 0.015M_{\rm host}$独立的主机晕质量，在广泛的协议与预期的结构形成在$Λ$ CDM宇宙。
2015-09-02 astro-ph.CO astro-ph.GA
Identification of gravitational lenses obscured by foreground light in the KiDS dataset using U-Nets and ResNets
Wuhan University（武汉大学）；Zhengzhou University（郑州大学）；Nanchang University（南昌大学）；INAF – Osservatorio Astronomico di Capodimonte（意大利国家天体物理研究所卡波迪蒙特天文台）；University Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；Sun Yat-sen University（中山大学）；Yunnan Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院云南天文台）；Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学）；Beijing Normal University（北京师范大学）
针对前景光遮蔽导致引力透镜难以探测的问题，提出结合U-Net和ResNet的混合搜索方法，在KiDS数据中识别出大量候选体，显著提升了搜索完备性。
2026-09-21 astro-ph.GA astro-ph.IM
Using Convolutional Neural Networks to Search for Strongly Lensed Quasars in KiDS DR5
本文提出基于卷积神经网络的自动化方法，在KiDS DR5大规模巡天数据中高效搜寻强透镜类星体，最终发现229个新候选体并公开星表。
2025-01-02 astro-ph.CO astro-ph.GA
Dark matter halo properties of GAMA galaxy groups from 100 square degrees of KiDS weak lensing data
千度巡天（KiDS）是一种宽视场光学巡天，旨在利用弱引力透镜绘制宇宙中的物质分布图。在本文中，我们使用这些数据来测量的$\sim \mathrm{1400}$光谱确定的星系群和星系团的星系和质量大会（GAMA）调查的样本的密度分布和质量。我们检测到一个非常显着的信号（信号噪声比$\sim$ 120），使我们能够研究暗物质晕的性质超过一个半数量级的质量，从$M \sim 10^{13}-10^{14.5} h^{-1}\mathrm{M_{\odot}}$。我们解释的结果为各种子样本的群体使用晕模型框架，占的Brilliant集群星系（用作示踪剂的组中心）相对于该集团的暗物质晕的中心的偏心。我们发现，密度分布的晕很好地描述了NFW配置文件的浓度，同意从数值模拟的预测。此外，我们约束的质量和一些可观察到的组属性之间的标度关系。我们发现，总的r-带亮度的质量标度作为一个幂律的斜率$1.16 \pm 0.13$（1-西格玛）和作为一个幂律的斜率$1.89 \pm 0.27$（1-西格玛）的群速度色散。最后，我们证明了弱透镜研究的群体之间的重子反馈模型在群体尺度上的区别，通过比较我们的结果与预测的宇宙-超大规模模拟（Cosmo-OWLS）项目，排除模型没有活动星系核反馈的潜力。
2015-07-10 astro-ph.CO astro-ph.GA
Automation of finding strong gravitational lenses in the Kilo Degree Survey with U-DenseLens (DenseLens + Segmentation)
本研究提出U-DenseLens方法，在DenseLens基础上集成U-Net分割，结合分类概率、信息含量和分割分数，通过决策树流程自动化检测强引力透镜，将误报率降低约25%，并在KiDS DR4中发现14个新候选体。
2025-01-24 astro-ph.GA
High-quality strong lens candidates in the final Kilo Degree survey footprint
我们提出了97个新的高质量强透镜候选人在最终的$\sim 350\,\rm deg^2$中发现，完成了千度调查（KiDS）的全部$\sim 1350\,\rm deg^2$区域。加上我们之前的调查结果，KiDS高质量候选系统的最终名单总计268个系统。新的样本是使用一个新的卷积神经网络（CNN）分类器组装的，该分类器分别应用于$r$波段（最佳可视性）和$g,~r,~i$彩色合成图像。这优化了关于强透镜候选者的识别的形态和颜色信息的互补性。我们将新的分类器应用于明亮的红色星系（LRGs）和明亮星系（BGs）的样本，并选择候选人，这些候选人从CNN（$P_{\rm CNN}$）中获得高概率成为透镜。具体地说，为LRG设置$P_{\rm CNN}>0.8$，$1$ -带CNN预测1213个候选，而$3$ -带分类器产生1299个候选，只有$\sim$ 30\%的重叠.对于BG，为了最小化假阳性，我们对两个CNN分类器都采用更保守的阈值$P_{\rm CNN} >0.9$。这将产生3740个新选择的对象。来自两个样品的候选物由7位共同作者目视检查，以最终选择97个“高质量”镜片候选物，其获得大于6的平均分数（在从0到10的尺度上）。最后，我们讨论了CNN分类的准确性和可能的途径，以提高多波段分类器的效率，从地面和空间的下一代调查准备的影响。
2021-12-30 astro-ph.GA
Multi-wavelength scaling relations in galaxy groups: a detailed comparison of GAMA and KiDS observations to BAHAMAS simulations
我们研究星系群的重子含量和总质量之间的标度关系，因为这些系统提供了一种独特的方式来研究非引力过程在结构形成中的作用。使用普朗克和ROSAT数据，我们进行了详细的比较堆叠的热Sunyaev-Zel'dovich（tSZ）和X射线标度关系的星系群中发现的星系和质量大会（GAMA）调查和BAHAMAS流体动力学模拟。我们使用弱引力透镜数据从千度调查（KiDS），以确定所研究的系统的平均晕质量。我们以同样的方式分析模拟，使用现实的弱透镜，X射线，和tSZ合成观测。此外，为了控制选择偏差，我们对观测和模拟采用了完全相同的星系选择和组识别程序。应用这种比较，我们发现，模拟再现的丰富性，大小和恒星质量函数的GAMA组，以及堆叠的弱透镜和tSZ信号组恒星质量的箱。然而，模拟预测的X射线光度高于该光学选择的组样本所观察到的。由于先前显示相同的模拟匹配X射线选择的组的光度，这表明X射线选择的系统可能形成有偏的子集。最后，我们证明了我们的X射线和tSZ信号的观测处理是免费的显着的偏见。我们发现，我们的光学组选择过程，然而，有一些改进的空间。
2021-04-10 astro-ph.CO astro-ph.GA
Halo shapes constrained from a pure sample of central galaxies in KiDS-1000
我们目前的测量$f_h$，投影晕和星系椭圆率的对齐组件的比例，使用弱引力透镜数据从千度巡天（KiDS）的中央星系的样本。使用透镜星系的形状估计，是更敏感的外星系区域，我们发现$f_{\rm h}=0.50\pm0.20$为我们的完整的样本和$f_{\rm h}=0.55\pm0.19$为一个固有的红色（因此更高的恒星质量）的子样本，拒绝圆晕和/或星系不与它们的母晕在$2.5σ$和$2.9σ$，分别对齐的假设。我们使用数值模拟和来自星系和质量大会调查的重叠光谱来量化我们中央星系样本的93.4%纯度。这种纯度确保了我们对测量结果的解释不会因为卫星星系的存在而变得复杂。限制我们的中央星系椭圆率测量的内部等照度线，我们发现$f_{\rm h}=0.34\pm0.17$为我们的红色子样本，这表明外星系区域更符合其暗物质晕相比，内部区域。我们的研究结果与以前的研究一致，并表明，较低质量的晕是圆的和/或更少对齐与他们的宿主星系比样本更大的星系，研究星系群和星系团。
2021-05-17 astro-ph.CO astro-ph.GA
Galaxy evolution within the Kilo-Degree Survey
欧洲南方天文台公共千度巡天（英语：Public Kilo-Degree Survey，KiDS）是一项利用VLT巡天望远镜和OmegaCAM相机进行的光学宽视场成像巡天。KiDS将在四个光学滤波器（u，g，r，i）中扫描1500平方度。由于VST的高空间分辨率、良好的视宁度和光度深度，它被设计为弱透镜巡天，是星系演化研究的理想选择。表面光度学已经提供了结构参数（例如大小和Sérsic指数），孔径和总星等已经被用于从机器学习方法和从恒星星族合成中获得恒星质量/光度红移。我们的项目旨在研究质量和环境达到红移$z \sim 0.5$及以上的星系的颜色和结构特性的演化，以限制星系的演化过程，如星系合并。
2015-07-02 astro-ph.GA
AMICO galaxy clusters in KiDS-1000: Splashback radius from weak lensing and cluster-galaxy correlation function
Alma Mater Studiorum Università di Bologna（博洛尼亚大学）；INAF - Osservatorio di Astrofisica e Scienza dello Spazio di Bologna（意大利国家天体物理研究所博洛尼亚天文与空间科学观测站）；INFN - Sezione di Bologna（意大利国家核物理研究所博洛尼亚分部）
利用KiDS-1000数据中的AMICO星系团样本，通过测量和建模叠加的弱引力透镜切向剪切和星系团-星系相关函数，约束暗物质晕的溅回半径、质量吸积率以及溅回半径与峰值高度的关系，并与ΛCDM模型预测一致。
2026-05-25 astro-ph.CO astro-ph.GA
KiDS-DR5: Exploring dust transport in dark matter halos of galaxies
Ruhr University Bochum（鲁尔大学波鸿）；Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics（哈佛-史密森天体物理中心）；Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian（天体物理中心 | 哈佛与史密森学会）；Newcastle University（纽卡斯尔大学）；Leiden Observatory, Leiden University（莱顿大学莱顿天文台）
本研究利用KiDS-DR5数据联合建模多波段星等偏移和引力透镜信号，测量星系暗物质晕质量与尘埃含量，发现恒星质量与尘埃质量呈线性关系，但比模型预测更平坦，表明尘埃反馈机制需改进。
2026-09-29 astro-ph.CO astro-ph.GA
Towards a census of super-compact massive galaxies in the Kilo Degree Survey
致密、大质量的早型星系（ETG）的丰富性对星系形成的情景提供了重要的限制。由于覆盖的区域，深度，出色的空间分辨率和可视性，ESO公共光学千度巡天（KiDS），与VLT巡天望远镜（VST）一起进行，提供了一个独特的机会来对宇宙中最紧凑的星系进行全面普查。本文介绍了第一次人口普查这样的系统从第一个156平方度的KiDS。我们的分析依赖于g-，r-和i-波段有效半径（$R_{\rm e}$），通过用PSF卷积的Sérsic模型拟合星系图像得出，高质量的光度红移，$z_{\rm phot}$，通过机器学习技术估计，恒星质量，$M_{\rm \star}$，通过KiDS孔径光度学计算。在应用致密性（$M_{\rm \star} > 8 \times 10^{10}\, \rm M_{\odot}$）和致密性（g-、r-和i-波段的$R_{\rm e} < 1.5 \, \rm kpc$）标准后，使用VIKING-DR 1的候选物目视检查和近红外光度法来细化我们的样品。最终的星表，有待光谱学的确认，包括92个红移范围内的系统$z \sim 0.2-0.7$。这个样本，我们预计将增加10倍的总调查面积，代表了第一次尝试选择大规模超紧凑ETG（MSCG）在KiDS。我们调查了红移系统学在选择中的影响，发现这似乎是我们样本中污染的主要来源。初步分析表明，MSCG表现出负的内部颜色梯度，与这些系统的被…
2016-02-03 astro-ph.GA
The Weak Lensing Radial Acceleration Relation: Constraining Modified Gravity and Cold Dark Matter theories with KiDS-1000
我们目前的测量孤立星系周围的径向引力加速度，比较预期的引力加速度重子物质与观测到的引力加速度，使用弱透镜测量的第四次数据发布的千度调查。这些测量将径向加速度关系（RAR）扩展了20年，进入可观测星系外围以外的低加速度区域。我们将我们的RAR测量结果与两个修正引力（MG）理论的预测进行比较：MOND和Verlinde的紧急引力。我们发现，测量的RAR同意与MG的预测。此外，我们发现，至少$6σ$的早期和晚期类型的星系的RAR之间的差异（分裂的Sérsic指数和$u-r$颜色）具有相同的恒星质量。目前的MG理论涉及一个独立于其他星系性质的引力修正，这将无法解释这种行为。如果只有早型星系具有显著的（$M_{gas} \approx M_*$）环星系气体晕，这种差异可能得到解释。在$Λ$ CDM模型中，星系与晕的质量关系取决于星系形成的历史。我们发现，MICE，一个$Λ$ CDM模拟与混合晕占据分布建模和丰度匹配，再现了所观察到的RAR，但显着不同的BAHAMAS，流体动力学宇宙学星系形成模拟。我们的研究结果对环星系气体的数量很敏感;目前的观测限制表明，由此产生的修正可能是温和的。如果星系周围重子质量分布的系统不确定性降低，那么在未来的宇宙学巡天中对透镜RAR的测量将能够进一步区分MG和$Λ$ CDM模型。
2021-06-22 astro-ph.CO astro-ph.GA hep-ph
LinKS: Discovering galaxy-scale strong lenses in the Kilo-Degree Survey using Convolutional Neural Networks
我们提出了一个新的星系尺度强引力透镜候选者的样本，从904平方度的数据发布4的千度调查（KiDS），即，“千度调查中的镜片”（Links）样本。我们应用两个卷积神经网络（ConvNets）的$\sim88\,000$颜色星等选择明亮的红色星系产生的3500强透镜候选人的列表。该列表通过人工检查进一步向下选择。由此产生的链接样本是由1983排名排序的目标分类为“潜在的镜头候选人”，至少有一个检查员。在这些目标中，所有视察员都确定有89个高等级次级抽样目标具有潜在的强镜头。此外，我们还收集了从以前的各种ConvNet运行中偶然发现的另外200个强镜头候选者。将我们的程序直接应用于未来的Euclid或LSST数据，可以选择$\sim3000$镜片候选样本，预期假阳性率低于10%，并且需要最少的人为干预。
2019-01-16 astro-ph.GA
A giant elliptical galaxy with a lightweight initial mass function
我们提出了新的VLT观测的最近已知的强透镜星系，sigma=330公里/秒的巨型椭圆ESO 325-G 004。透镜的低红移（z_lens=0.035）导致在有效半径的一小部分（R_Ein ~ R_Eff/4）处形成弧。在如此小的半径下，恒星占据了透镜质量的主导地位，因此透镜提供了一个直接探测恒星质光比的方法，只需要对暗物质进行很小的修正。被ESO 325-G 004透镜化的星系的红移是未知的，所以透镜化的质量并没有被确定。使用X-SHOOTER，我们测量了z_src=2.141的安全源红移。结合透镜配置，这产生了爱因斯坦半径内的总质量为（1.50+/-0.06）10^11 M_sun。我们估计的范围内的可能贡献的暗物质的透镜质量，从宇宙学N体模拟统计。减去这个分量，得到透镜的恒星M/L比为3.14^+0.24_-0.42（M/L）_sun（在F814 W波段）。使用VIMOS，我们还获得了非常高的S/N光谱的透镜星系。VIMOS的数据证实ESO 325-G 004有一个非常古老的恒星星族。对于Kroupa IMF，恒星星族拟合得到的恒星M/L比为3.01+/-0.25（M/L）_sun。因此，具有这种IMF的恒星的质量与透镜估计是一致的。相比之下，在99.8%的置信水平下，萨尔皮特或更重的IMF不受欢迎。一个“重量级”的IMF，其规模是Kroupa案的两倍，被坚决排除在外。这样的…
2013-06-20 astro-ph.CO astro-ph.GA
pop-cosmos: Redshifts and physical properties of KiDS-1000 galaxies
University of Cambridge（剑桥大学）；Cavendish Laboratory, Department of Physics, University of Cambridge（剑桥大学物理系卡文迪许实验室）；Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
pop-cosmos通过光谱能量分布拟合，确定KiDS-1000星系的红移和物理属性，改进了弱引力透镜样本的构建方法。
2026-08-20 astro-ph.CO astro-ph.GA
H0LiCOW X: Spectroscopic/imaging survey and galaxy-group identification around the strong gravitational lens system WFI2033-4723
沿着引力透镜类星体视线的星系团和星系群在透镜位置产生引力势的高阶扰动。当这些扰动太大时，如果透镜系统用于宇宙学推断，并且在透镜模型中没有明确考虑扰动，它们可以在$H_0$上引起几个百分比的系统误差。在这项工作中，我们详细描述了透镜系统WFI 2033 -4723（$z_{\rm src} = 1.662$，$z_{\rm lens}$ = 0.6575）的环境，这是H 0 LICOW项目的核心目标之一，我们在一篇配套论文中提出了宇宙学推论（Rusu等人。2019）。我们使用双子座和ESO甚大望远镜测量最亮星系朝向透镜的光谱红移，并使用ESO-MUSE积分场摄谱仪测量透镜（$σ_{\rm {los}}= 250^{+15}_{-21}$ km/s）和几个邻近星系的速度色散。此外，我们测量光度红移和恒星质量的所有星系下降到$i < 23$等，主要是基于暗能量调查成像（DR 1）。我们的新目录，补充了文献数据，在透镜附近的已知星系光谱红移的数量增加了一倍多，扩大到116（64）光谱红移的星系分离小于3弧分（2弧分）从透镜。使用的弯曲位移作为衡量的引力摄动的振幅，我们确定了2个星系群和3个星系，需要特别注意的透镜模型。ESO MUSE的数据使我们能够测量其中三个星系的速度色散。这些结果对于Rusu et al.（2019）中提出的宇宙学推断分析至关重要。
2019-09-06 astro-ph.GA
Full-sky ray-tracing simulation of weak lensing using ELUCID simulations: exploring galaxy intrinsic alignment and cosmic shear correlations
星系的内禀排列是弱透镜巡天中一个重要的系统效应，它会影响到所导出的宇宙学参数。区分不同对准模型并量化其对测量的影响的一种直接方法是产生模拟弱透镜测量。在这项工作中，我们使用全天空光线追踪技术产生模拟图像的星系从ELUCID $N$体模拟运行与WMAP 9宇宙学。在我们的模型中，我们假设中心椭圆星系的形状遵循暗物质晕的形状，螺旋星系遵循晕的自旋。使用模拟的星系图像，结合星系的内在形状和引力剪切，我们比较预测的断层剪切相关的KiDS和DLS的结果。结果发现，我们的预测停留在KiDS和DLS的结果之间。我们排除了卫星星系与中心星系径向对齐的模型，否则在小尺度上的剪切相关性太高。最重要的是，我们发现，虽然螺旋星系的内在排列是非常弱的，它们诱导的引力剪切信号和星系的内在取向（GI）之间的正相关。这是因为螺旋星系与附近的大尺度超密度物质相切排列，与椭圆星系的径向排列相反。我们的研究结果解释了弱透镜巡天探测到的正GI项的来源。我们的结论是，在未来的分析中，GI模型必须包括更详细的星系类型的依赖。
2018-05-16 astro-ph.CO astro-ph.GA
Galaxy-Galaxy Strong Lensing simulation with the GPU acceleration across surveys and multi-bands
Purple Mountain Observatory, Chinese Academy of Sciences（中国科学院紫金山天文台）；Department of Physics E. Pancini, University Federico II（那不勒斯斐迪南多二世大学物理系E. Pancini）；INAF – Osservatorio Astronomico di Capodimonte（意大利国家天体物理研究所卡波迪蒙特天文台）；Institute for Astrophysics, School of Physics, Zhengzhou University（郑州大学物理学院天体物理研究所）
该研究提出一个GPU加速的PyTorch张量模拟框架，通过合成SED和多波段观测参数生成高保真强透镜图像，实现跨巡天联合分析，并比CPU流程快约千倍。
2026-09-17 astro-ph.GA
Using Convolutional Neural Networks to identify Gravitational Lenses in Astronomical images
欧几里德望远镜将于2021年发射，它将对半边天空进行成像和无狭缝光谱调查，以绘制重子摆动和弱透镜。在调查期间，欧几里德预计将解决100，000强引力透镜系统。这是寻找罕见镜头配置的理想方法，前提是它们可以在合理的时间尺度上可靠地识别。出于这个原因，我们开发了一种卷积神经网络（CNN），可用于识别包含透镜系统的图像。CNN已经被用于图像和数字分类，以及在天文学中用于恒星-星系分类。在这里，我们的CNN在Euclid Strong Lensing Group的Euclid类和KiDS类模拟上进行了训练和测试，成功分类了77%的镜片，ROC曲线下面积高达0.96。我们的CNN还尝试对COSMOS HST F814 W波段图像中的镜头进行分类。在卷积到欧几里得分辨率之后，我们发现我们可以恢复大多数肉眼可识别的系统。Python代码可以在Github上找到。
2019-05-10 astro-ph.GA astro-ph.IM
Thirty-fold: Extreme gravitational lensing of a quiescent galaxy at $z=1.6$
我们报告了eMACSJ 1341-QG-1的发现，它是位于大质量星系团eMACSJ 1341.9 $-$ 2442（$z=0.835$）后面的$z=1.594$上的一个静止星系。该系统被确定为哈勃空间望远镜图像中的引力透镜三重图像，这些图像是在$z>0.5$对最明亮的X射线星系团进行快照调查时获得的，并在ESO/X-Shooter摄谱仪的地面后续观测中得到光谱学证实。从三重图像提供的约束，我们得出了第一个，粗糙的模型的质量分布的集群透镜，它预测的引力放大的一个因素$\sim$ 30的主要图像和一个因素$\sim$ 6的其余两个图像的源，使eMACSJ1341-QG-1迄今为止最强烈的放大静止星系发现。我们的发现强调了SNAPshot对大质量X射线选择的星系团进行观测的力量，用于对微弱背景人口的透镜辅助研究。
2018-02-01 astro-ph.GA
Galaxy-Galaxy Strong Lensing with U-Net (GGSL-UNet). I. Extracting 2-Dimensional Information from Multi-Band Images in Ground and Space Observations
本文提出GGSL-UNet深度学习方法，利用U-Net从多波段图像中分离强透镜前景与背景二维信息，实现一秒内精确重建KiDS地面透镜并达到与标准工具相当的HST建模精度，还可用于测光红移估计。
2024-10-03 astro-ph.GA
Optical+NIR analysis of a Newly Confirmed Einstein ring at z$\sim$1 from the Kilo-Degree Survey: Dark matter fraction, total and dark matter density slope and IMF
本文光谱确认KiDS中z~1的爱因斯坦“蓝眼”，结合透镜、Jeans动力学与多波段恒星族群分析，测量其总密度斜率、暗物质比例及暗物质晕斜率约束。
2025-09-02 astro-ph.GA
GAMA+KiDS: Alignment of galaxies in galaxy groups and its dependence on galaxy scale
内禀星系排列是弱透镜测量的一个偏差来源，也是理解星系形成和演化的一个工具。在这项工作中，我们测量的卫星星系的形状对齐，在星系群中，相对于最亮的组星系（BGG），以及BGG形状与卫星位置的对齐，使用高度完整的星系和质量大会（GAMA）光谱调查和深度成像从Kilo度调查。我们通过专用的图像模拟控制系统误差，并使用DEIMOS形状测量方法测量精确的形状。我们发现一个显着的卫星径向对齐信号，消失在大分离的BGG。我们没有发现信号与星系绝对星等或星系群质量有任何强烈的趋势。对准信号由红色卫星主导。我们还发现，星系的外部区域更强烈地对齐比它们的内部区域，通过改变在形状测量过程中采用的径向权重。这种行为对红色和蓝色卫星都很明显。BGG也被发现与卫星位置对齐，当考虑最里面的卫星时，这种对齐更强，使用红色BGG和BGG外部区域的形状。最后，我们测量了两种不同径向权重函数的GAMA样本中的全局固有对准信号，没有发现显著差异。
2019-07-05 astro-ph.CO astro-ph.GA
Confirming lensed-quasar candidates with DESI and P200 spectroscopy I. 14 lensed quasars and 8 lensed galaxies
Nanchang University（南昌大学）；Purple Mountain Observatory, Chinese Academy of Sciences（中国科学院紫金山天文台）；Beijing Normal University（北京师范大学）；University of Hawaiʻi（夏威夷大学）；University of San Francisco（旧金山大学）；National Astronomical Observatories（国家天文台）；University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
利用DESI和P200光谱确认14个微波透镜准星和8个微波透镜星系，揭示了强透镜系统的分布及光谱特性。
2026-03-04 astro-ph.CO astro-ph.GA
Bright galaxy sample in the Kilo-Degree Survey Data Release 4: selection, photometric redshifts, and physical properties
我们提出了一个明亮的星系样本与准确和精确的光度红移（photo-zs），选择使用$ugriZYJHK_\mathrm{s}$测光从千度巡天（KiDS）数据发布4（DR 4）。高纯度和完整的数据集是通量有限的$r<20$等，涵盖$\sim1000$度$^2$，并包含约100万个星系后，伪影掩蔽。我们利用与星系和质量大会（GAMA）光谱学的重叠作为校准，用ANNz 2软件中实现的监督机器学习神经网络算法来确定photo-zs。photo-z具有$|\langle δz \rangle| \sim 5 \times 10^{-4}$的平均误差和低散射（$\sim 0.018(1+z)$的缩放平均绝对偏差），两者实际上都独立于$r$带幅度和$0.05 < z_\mathrm{phot} < 0.5$处的photo-z。结合9波段测光，这些使我们能够估计完整样本的绝对星等和恒星质量。为了证明这些数据的有用性，我们将数据集分为红色和蓝色星系，将它们用作透镜，并测量它们周围五个恒星质量箱的弱引力透镜信号。我们将光环模型拟合到这些高精度测量值中，以约束蓝色和红色星系的恒星质量-光环质量关系。我们发现，对于高恒星质量（$M_\star>5\times 10^{11} M_\odot$），红色星系所占据的暗物质晕的质量要比相同恒星质量的蓝色星系所占据的暗物质晕大得多。此处提供的数据通过KiDS网页ht…
2021-07-21 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.IM
Intrinsic galaxy alignments in the KiDS-1000 bright sample: dependence on colour, luminosity, morphology, and galaxy scale
本研究首次在KiDS-1000亮样本中分析了内禀星系排列(IA)对星系结构参数的依赖，发现大尺度IA振幅对红色和高Sersic指数星系呈幂律光度依赖，且小尺度上星系外部区域排列更强。
2025-07-02 astro-ph.CO astro-ph.GA
Joint galaxy-galaxy lensing and clustering constraints on galaxy formation
我们比较了Henriques等人（2015）慕尼黑星系形成半分析模型（SAM）和IllustrisTNG套件（主要是TNG 300）的公开版本对星系-星系透镜轮廓和聚类的预测，以及KiDS+GAMA和SDSS-DR 7使用四种不同透镜选择函数的观测结果（恒星质量，恒星质量和集团成员，恒星质量和隔离标准，恒星质量和颜色）。我们发现，这个版本的SAM不同意与当前的数据与$M_\ast > 10^{11}\,M_\odot$的恒星质量只透镜。通过减少卫星星系的合并时间以及减少SAM中的射电模式活动星系核吸积效率，我们获得了更好的协议，无论是透镜和集群，在高质量端。我们表明，新模型与Velliscig等人（2017）提出的中央星系信号一致。转到流体动力学模拟，TNG 300产生良好的透镜预测，无论是对恒星质量（$χ^2 = 1.81$相比，$χ^2 = 7.79$的SAM），和本地最亮的星系样本（$χ^2 = 3.80$相比，$χ^2 = 5.01$）。加上尘埃修正的颜色，它匹配的SDSS集群信号以及红色低质量星系。我们发现SAMs和TNG 300都预测了中等质量红星系在$r \approx 0.6\,h^{-1}\,\mathrm{Mpc}$处的$10.2 < \log_{10} M_\ast [ M_\odot ] < 11.2$的$\sim 50\,\%$过度透镜信号，这需要进一步的…
2020-12-02 astro-ph.CO astro-ph.GA
The first and second data releases of the Kilo-Degree Survey
Kilo-Degree Survey（KiDS）是一种宽视场光学成像测量，使用VLT巡天望远镜和OmegaCAM相机进行。KiDS将在四个滤光片（ugri）中成像1500平方度，并与其近红外对应物VIKING一起在九个波段中产生深度测光。设计用于弱透镜形状和光度红移测量，调查的核心科学驱动力是将宇宙中的大尺度物质分布映射回~0.5的红移。次级科学案例是多种多样的，涵盖了星系演化、银河系结构以及高红移星团和类星体的探测等主题。KiDS是ESO的一项公共调查，致力于为天文学界提供来自调查数据的高质量数据产品以及校准数据。公开数据将每年发布一次，此处介绍前两次。总共148块测量瓷砖（约160平方度）经天体测量和光度测量校准的、共同添加的ugri图像已经发布，并附有重量图、掩模、源列表和多波段源目录。一个以Astro-WISE软件系统为基础的专用管道和数据管理系统，结合新开发的屏蔽和源分类软件，用于产生本文所述数据产品的数据。为了验证调查数据，审查了在前两次数据发布的数据产品基础上实现的数据质量和早期科学项目。早期的科学成果包括探测到9个高z类星体，15个候选的强引力透镜，高质量的光度红移和数十万个星系的星系结构参数。（节录）
2015-08-19 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.IM
