WISE2MBH: Ein skalierungsbasierter Algorithmus zur Untersuchung der Massen von supermassiven Schwarzen Löchern durch WISE-Kataloge

Supermassive Schwarze Löcher (SMBHs) findet man häufig im Zentrum massiver Galaxien. Die Schätzung ihrer Massen (MBH) ist entscheidend für das Verständnis der Koinvolution von Galaxien und SMBHs. Wir stellen WISE2MBH vor, einen effizienten Algorithmus, der katalogisierte Größen des Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) verwendet, um die gesamte stellarische Masse (M_*) zu schätzen und diese auf die Bulgemasse (MBulge) und MBH zu skalieren, wobei im Prozess der morphologische Typ (TType) und der Bulge-Anteil (B/T) geschätzt werden. WISE2MBH verwendet Skalierungsbeziehungen aus der Literatur oder die in dieser Arbeit entwickelt wurden, und bietet einen vereinfachten Ansatz zur Ableitung dieser Parameter. Es unterscheidet QSOs von Galaxien und schätzt den galaktischen TType unter Verwendung von WISE-Farben mit einer Beziehung, die mit Galaxien aus der 2MASS Redshift Survey trainiert wurde. WISE2MBH funktioniert bis z0.5 gut dank K-Korrekturen in Größen und Farben. Die MBH-Schätzungen von WISE2MBH stimmen sehr gut mit denen einer ausgewählten Stichprobe lokaler Galaxien mit MBH-Messungen oder verlässlichen Schätzungen überein: Ein Spearman-Wert von 0.8 und ein RMSE von 0.63 wurden erreicht. Bei Anwendung auf die ETHER-Stichprobe bei z0.5 bietet WISE2MBH 1.9 Millionen MBH-Schätzungen (78.5\% neu) und 100.000 obere Grenzen. Die abgeleitete lokale Massefunktion schwarzer Löcher (BHMF) stimmt gut mit bestehenden BHMFs in der Literatur überein. Galaxy-demografische Projekte, einschließlich der Zielgruppenauswahl für das Event Horizon Telescope, können von WISE2MBH für aktuelle Galaxienparameter und MBH-Schätzungen profitieren. Der WISE2MBH-Algorithmus ist öffentlich auf GitHub verfügbar.