光谱反响映射（RM）是一种广泛用于估计活动星系核（AGNs）中黑洞（BHs）质量的直接方法。然而，该方法非常耗时，且难以应用于大型AGN样本。宽线区尺寸与光度之间的经验关系（Hβ R_BLR–L）提供了一种实用的替代方案，但仍存在较大弥散和系统偏差。基于Netzer（2022）报道的连续谱发射区尺寸与光度之间的关系（R_CER–L），我们通过比较R_CER和R_BLR，假设连续谱延迟主要由弥散连续谱发射主导，提出了一种新的基于连续谱反响映射（CRM）的黑洞质量估计方法。利用一个包含21个AGNs的样本，我们发现R_BLR–R_CER之间存在紧密关系（弥散约0.28 dex），并且R_BLR在5100 Å处平均比R_CER大8.1倍。这种紧密关系使得基于CRM并结合速度信息来估计黑洞质量成为可能。将该关系应用于我们CRM样本中的静止对象，我们证明预测的R_BLR,CRM很好地遵循现有的Hβ R_BLR–L关系，并且估计的CRM黑洞质量与使用Hβ的RM/单历元黑洞质量一致。由于连续谱延迟较短以及易于获取的高节奏、大面积测光数据，该方法将为黑洞质量估计提供重要应用，尤其是在Legacy Survey of Space and Time时代。
英文摘要：
Spectroscopic reverberation mapping (RM) is a direct approach widely used to estimate the mass of black holes (BHs) in active galactic nuclei (AGNs). However, it is very time consuming and difficult to apply to a large AGN sample. The empirical relation between the broad-line region size and luminosity (H$β$ $R_{\rm BLR}\unicode{x2013}L$) provides a practical alternative yet is subject to large scatter and systematic bias. Based on the relation between the continuum emitting region size and luminosity ($R_{\rm CER}\unicode{x2013}L$) reported by Netzer (2022), we present a new BH mass estimator via continuum RM (CRM) by comparing $R_{\rm CER}$ and $R_{\rm BLR}$, assuming that the continuum lags are dominated by the diffuse continuum emission. Using a sample of 21 AGNs, we find a tight $R_{\rm BLR}\unicode{x2013}R_{\rm CER}$ relation (scatter$\sim$0.28 dex) and that $R_{\rm BLR}$ is larger than $R_{\rm CER}$ at 5100 Å by an average factor of 8.1. This tight relation enables the BH mass estimation based on the CRM combined with the velocity information. Applying the relation to rest objects in our CRM sample, we demonstrate that the predicted $R_{\rm BLR,CRM}$ follows the existing H$β$ $R_{\rm BLR}\unicode{x2013}L$ relation well and the estimated CRM BH masses are consistent with the RM/single-epoch BH masses using H$β$. This method will provide significant applications for BH mass estimation thanks to the short continuum lags and the easily accessible high-cadence, large-area photometric data, especially in the era of Legacy Survey of Space and Time.
A Meta-Learning Framework for Multitask Reverberation Mapping in Active Galactic Nuclei
University of Belgrade（贝尔格莱德大学）；Niels Bohr Institute, University of Copenhagen（哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所）；Hamburger Sternwarte, Universitat Hamburg（汉堡天文台，汉堡大学）；Tor Vergata University of Rome（罗马托维尔加塔大学）；INAF – Astronomical Observatory of Roma（意大利国家天体物理研究所罗马天文台）；INFN – Rome Tor Vergata（意大利国家核物理研究所罗马托维尔加塔分部）；Astronomical Observatory, Volgina 7（伏尔吉纳街7号天文台）；Université Côte d’Azur, Observatoire de la Côte d’Azur, CNRS, Laboratoire Lagrange（蔚蓝海岸大学、蔚蓝海岸天文台、法国国家科学研究中心拉格朗日实验室）；European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；Rubin Observatory Project Office（鲁宾天文台项目办公室）
AGN Variability with Rubin Observatory in the 2030s
International Gemini Observatory/NSF NOIRLab（国际双子星天文台/美国国家光学红外天文实验室）；Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所）；Departamento de Astronomia, Instituto de Física, Universidade Federal do Rio Grande do Sul（南里奥格兰德联邦大学物理学院天文学系）；Kavli Institute for Astronomy and Astrophysics, Peking University（北京大学卡尔·格利夫天体物理学研究所）；Center for Theoretical Physics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院理论物理中心）；Instituto de Astrofísica de Andalucía (IAA-CSIC)（安达卢西亚天体物理学研究所（西班牙高等科学研究委员会））；Istituto Nazionale di Astrofisica, Osservatorio di Padova（意大利国家天体物理研究所帕多瓦观测站）
Presaging Doppler beaming discoveries of double white dwarfs during the Rubin LSST era
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Astrophysics Research Center of the Open University (ARCO)（开放大学天体物理研究中心）；Institute for Advanced Study, Princeton（普林斯顿高等研究院）；The Observatories of the Carnegie Institution for Science（卡内基科学研究所天文台）
Redshift Assessment Infrastructure Layers (RAIL): Rubin-era photometric redshift stress-testing and at-scale production
Ruhr University Bochum（鲁尔大学波鸿）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology (KIPAC), Stanford University（卡弗里粒子天体物理与宇宙学研究所，斯坦福大学）；Université Clermont-Auvergne, CNRS, LPCA（克莱蒙奥弗涅大学，法国国家科学研究中心，LPCA）；McWilliams Center for Cosmology and Astrophysics, Department of Physics, Carnegie Mellon University（梅斯威尔宇宙学与天体物理中心，卡内基梅隆大学物理系）
RAIL 是一个开源 Python 库，用于大规模概率光度红移估计，提供模块化工具进行端到端压力测试和红移 PDF 估算，适用于多种科学目标。
Astro2020 Science White Paper: A New Era for X-ray Lensing Studies of Quasars and Galaxies
目前的X射线观测和模拟表明，引力透镜可以用来推断黑洞事件视界附近的结构，限制黑洞吸积和流出的动力学和演化，在强引力区检验广义相对论，并限制透镜星系中暗物质的演化。由于目前X射线望远镜的能力有限，而且已知的透镜类星体数量相对较少（约200个），这些科学目标目前无法在z = 0.5 - 5的透镜类星体的统计大样本中实现。后一个限制将通过LSST的多波段和宽视场光度光学测量来解决，预计将导致发现超过4，000个额外的引力透镜系统。正如我们在本白皮书中所展示的，这些科学目标可以通过在1千电子伏下空间分辨率为0.5平方米的X射线望远镜来实现<0.5arcsec to resolve the lensed images and a collecting area of >。
Accretion-disk sizes in two quasars with interferometrically resolved broad-line regions at $z=2.3$ and $z=4.0$
Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所）；Max-Planck Institut für Astronomie（马克斯·普朗克天文学研究所）；International Gemini Observatory/NSF NOIRLab（国际双子座天文台/美国国家光学红外天文实验室）；Center for Theoretical Physics, Polish Academy of Sciences（波兰科学院理论物理中心）；Landessternwarte, Zentrum für Astronomie der Universität Heidelberg（黑森州立天文台，海德堡大学天文学中心）
