測光情報を用いた超新星分類に対する確率論的アプローチ

本論文では、測光情報のみを用いて、超新星候補が既知の超新星タイプ（Ia型、Ibc型、IIL型など）に属する確率を決定する新しい手法を提示する。本手法は、Monte Carlo、ならびに宇宙ベースおよび地上ベースの双方のデータを用いて検証されている。我々は、サンプリングが十分な超新星光度曲線だけでなく、サンプリングが不十分な超新星光度曲線に対する本手法の適用を検証し、現在利用可能な最良の超新星モデルを超新星候補のタイプ分類にどの程度使用できるかを調査する。本手法の中核となるのは、超新星候補がモデル化可能な天体群に属するという仮定である。したがって、我々は異常な事象や理解があまり進んでいない事象をサンプルから除外するための可能な方法について議論する。本手法は、超新星サンプルの純度が極めて重要である解析や、特定のタイプの超新星候補の数を知ることが重要である解析（例えば、超新星発生率の研究など）において特に有利である。