استكشاف محتوى المعلومات من المجرات الأعضاء في نمذجة الكتلة الحلقية

ملخص بدافع من النتائج السابقة التي تفيد بأن فجوة الحجم بين بعض المجرات التابعة والمجرة المركزية يمكن استخدامها لتحسين تقدير كتلة الحلبة، نجري دراسة منهجية لمحتوى المعلومات لمجرات الأعضاء المختلفة في نمذجة كتلة الحلبة المضيفة باستخدام نهج التعلم الآلي. نحن نستخدم بيانات من المحاكاة الديناميكية الهيدروغرافية IllustrisTNG وندرب خوارزمية الغابة العشوائية للتنبؤ بكتلة الحلبة من الكتلة النجمية لمجرات أعضائها. يتم اعتماد اختيار الميزات الشامل لفك تشابك أهمية الأعضاء المختلفين. نحن نؤكد أن إضافة قمر صناعي إضافي تحسن تقدير كتلة الحلبة مقارنةً بالتقدير الذي يقدمه المركز فقط. ومع ذلك، فإن مقدار هذا التحسن لا يختلف بشكل كبير عند استخدام مجرات تابعة مختلفة. عندما يتم استخدام ثلاث مجرات في التنبؤ بكتلة الحلبة، فإن أفضل تركيبة تكون دائماً تلك التي تشمل المجرة المركزية مع أكبر قمر صناعي وأصغر قمر صناعي. علاوة على ذلك، من بين أفضل سبع مجرات، توفر تركيبة المجرة المركزية مع قمرين أو ثلاثة أقمار صناعية تقديراً قريباً من الأمثل لكتلة الحلبة، ولا يؤدي إضافة مجرات أخرى إلى زيادة دقة التنبؤ. نعرض أن هذه الاعتمادات يمكن فهمها من خلال تغيير شكل توزيع الأقمار الصناعية الشرطية، حيث تشكل المجرات الأعضاء ميزات مختلفة تعتمد على الحلبة في أجزاء مختلفة من دالة الكتلة النجمية التراكمية.