Discovering New Strong Gravitational Lenses in the DESI Legacy Imaging Surveys
X. Huang, C. Storfer, A. Gu, V. Ravi, A. Pilon, W. Sheu, R. Venguswamy, S. Banka, A. Dey, M. Landriau, D. Lang, A. Meisner, J. Moustakas, A. D. Myers, R. Sajith… 展开作者
X. Huang, C. Storfer, A. Gu, V. Ravi, A. Pilon, W. Sheu, R. Venguswamy, S. Banka, A. Dey, M. Landriau, D. Lang, A. Meisner, J. Moustakas, A. D. Myers, R. Sajith, E. F. Schlafly, D. J. Schlegel
我们已经在暗能量光谱仪器遗留成像调查的数据发布8中进行了新的强引力透镜系统的搜索。我们使用深度残差神经网络，建立在Huang et al.（2020）之前的工作基础上。这些巡天图总共覆盖了北半球可见天空的大约三分之一，z波段AB星等达到~22.5。我们编译了一个训练样本，其中包括已知的透镜系统，以及非透镜的遗产调查和暗能量调查。在将我们训练好的神经网络应用于调查数据后，我们将以高于阈值的概率对图像进行视觉检查和排名。在这里，我们提出了1210个新的强透镜候选者。
英文摘要：
We have conducted a search for new strong gravitational lensing systems in the Dark Energy Spectroscopic Instrument Legacy Imaging Surveys' Data Release 8. We use deep residual neural networks, building on previous work presented in Huang et al. (2020). These surveys together cover approximately one third of the sky visible from the northern hemisphere, reaching a z band AB magnitude of ~22.5. We compile a training sample that consists of known lensing systems as well as non-lenses in the Legacy Surveys and the Dark Energy Survey. After applying our trained neural networks to the survey data, we visually inspect and rank images with probabilities above a threshold. Here we present 1210 new strong lens candidates.
本文提出了一种在兆电子伏能区建造天文望远镜的新概念。该概念建立在晶体布拉格衍射的基础上，过去曾讨论过这一点，但到目前为止，在宽能量范围内具有良好灵敏度的设计似乎遥不可及。在本文中，我们指出，如果我们找到方法来调整，在轨道上，在透镜中的所有晶体的个人倾斜，这将允许一个单一的透镜，以良好的效率，覆盖从200千电子伏到2.5兆电子伏的全部范围内的能量在几个观察步骤。其次，我们注意到使用具有双晶体层的透镜将显著增加光子收集。在随附的论文中，我们更详细地描述了我们的整体镜头设计，并提出了我们的第一个原型倾斜调整基座与个别镜头面使用。Keyords：Gamma ray astronomy，Telescope technology，Laue lenses
Detection of Strongly Lensed Arcs in Galaxy Clusters with Transformers
Taiyuan University of Technology（太原理工大学）；Peng Cheng Lab（鹏城实验室）；Durham University（杜伦大学）；National Astronomical Observatories（国家天文台）；Central South University（中南大学）
HOLISMOKES XXI: Detecting strongly lensed type Ia supernovae from time series of multi-band LSST-like imaging data -- Part II
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Max-Planck-Institut für Astrophysik（马克斯·普朗克天体物理学研究所）；Aix Marseille Univ, CNRS, CNES, LAM（艾克斯-马赛大学）；Finnish Centre for Astronomy with ESO (FINCA), University of Turku（图尔库大学芬兰ESO天文中心）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；INAF - IASF Milano（意大利国家天体物理研究所米兰分院）；University Observatory, LMU Faculty of Physics（慕尼黑大学物理学院天文台）
