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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Glauch, Theo [VerfasserIn]   i
 Kerscher, T. [VerfasserIn]   i
 Giommi, Paolo [VerfasserIn]   i
Titel:BlaST
Titelzusatz:a machine-learning estimator for the synchrotron peak of blazars
Verf.angabe:T. Glauch, T. Kerscher, P. Giommi
E-Jahr:2022
Jahr:27 August 2022
Umfang:10 S.
Fussnoten:Gesehen am 26.10.2022
Titel Quelle:Enthalten in: Astronomy and computing
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 2013
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:41(2022), Artikel-ID 100646, Seite 1-10
ISSN Quelle:2213-1337
Abstract:Active Galaxies with a jet pointing towards us, so-called blazars, play an important role in the field of high-energy astrophysics. One of the most important features in the classification scheme of blazars is the peak frequency of the synchrotron emission (νpeakS) in the spectral energy distribution (SED). In contrast to standard blazar catalogs that usually calculate the νpeakSmanually, we have developed a machine-learning algorithm - BlaST- that not only simplifies the estimation, but also provides a reliable uncertainty evaluation. Furthermore, it naturally accounts for additional SED components from the host galaxy and the disk emission, which may be a major source of confusion. Using our tool, we re-estimate the synchrotron peaks in the Fermi 4LAC-DR2 catalog. We find that BlaSTimproves the νpeakS estimation especially in those cases where the contribution of components not related to the jet is important.
DOI:doi:10.1016/j.ascom.2022.100646
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2022.100646
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213133722000622
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ascom.2022.100646
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Astronomical databases: miscellaneous
 BL Lacertae objects: general
 Galaxies: active
 Galaxies: jets
 Machine learning
 Methods: data analysis
K10plus-PPN:1820037134
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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