Vorinformierte AGN-Host-Spektralzerlegung unter Verwendung von PyQSOFit

Wir stellen eine verbesserte Methode zur Zerlegung der Emission aktiver galaktischer Kerne (AGN) und ihrer Wirtsgalaxien vor, die Vorlagen aus der Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwendet. Dieser Ansatz integriert vorherige Informationen aus der PCA mit einem bestraften Pixelanpassungsmechanismus, der die Präzision und Effektivität des Zerlegungsprozesses verbessert. Insbesondere haben wir die Degenerierung und Überanpassung bei der AGN-Host-Zerlegung reduziert, insbesondere bei solchen mit niedrigen Signal-Rausch-Verhältnissen (SNR), bei denen traditionelle Methoden dazu neigen, zu versagen. Durch die Anwendung unserer Methode auf 76.565 SDSS Data Release 16 Quasare mit z<0,8 erreichen wir eine Erfolgsquote von 94%, wodurch wir den größten host-dekomponierten Spektralkatalog von Quasaren bis heute etablieren. Unsere Anpassungsergebnisse berücksichtigen den Einfluss der Wirtsgalaxie auf die Überschätzung der AGN-Luminosität und der Masse des schwarzen Lochs (M₁₇). Weiterhin haben wir stellare Geschwindigkeitsdispersion (_*) Messungen für 4.137 Quasare erhalten. Die Steigung der M₁₇-_* Beziehung in dieser Unterprobe ist im Allgemeinen konsistent mit früheren Quasar-Studien jenseits des lokalen Universums. Unsere Methode bietet einen robusten und effizienten Ansatz zur Entflechtung der AGN- und Wirtsgalaxie-Komponenten über ein breites Spektrum von SNRs und Rotverschiebungen.