Key points are not available for this paper at this time.
맥락. 호스트 은하와 discernible한 연관성이 없는 일시적인 천문학적 사건은 일반적으로 호스트 없는 것으로 지칭됩니다. 이러한 드문 현상은 극도로 에너지가 높은 사건과 관련이 있으며, 별과 은하의 특성 및 진화에 대한 독특한 통찰을 제공할 수 있습니다. 그러나 현대의 고빈도 천문 관측에 의해 캡처된 수많은 일시적인 사건들은 모든 잠재적인 호스트 없는 일시적인 사건을 수작업으로 식별하는 것을 비현실적으로 만듭니다. 그러므로 이러한 신비로운 사건들을 연구하는 데 있어 체계적인 식별 도구를 만드는 것이 중요합니다. 목표. 우리는 천문 데이터 스트림에서 호스트 없는 일시적인 사건을 필터링하기 위한 외계경고 파이프라인(ELEPHANT)을 제시합니다. 방법. 우리는 2022년 1월부터 2023년 12월 사이에 생성된 모든 ZTF 경고에 접근하기 위해 Fink를 사용하였고, 외계적 일시적 사건과 관련된 것만 선택했습니다. 그런 다음 호스트 없는 후보를 검색하기 위해 일련의 이미지 분석 기법을 사용하여 관련 스탬프를 처리했습니다. 결과. 분석된 모든 일시적인 사건 중 2% 미만이 잠재적으로 호스트 없습니다. 그 중 약 10%는 TNS에 보고된 분광학적 클래스가 있으며, 가장 흔한 클래스는 Type Ia 초신성이며, 다음으로 SLSN이 있습니다. 우리의 파이프라인에서 검색된 호스트 없는 후보 중 하나는 PISN 후보로 제안된 SN 2018ibb와 다섯 개만 알려진 SNe Icn 중 하나인 SN 2022ann이 있었습니다. TNS에 클래스가 보고되지 않을 경우, 주요 클래스는 QSO와 SN 후보이며, 전자는 SIMBAD에서 얻어지고 후자는 Fink ML 분류기를 사용하여 유추됩니다. 결론. ELEPHANT는 대규모 및 복잡한 천문학적 경고 스트림 내에서 외계 사건을 필터링하는 효과적인 전략을 나타냅니다. 이 파이프라인은 후속 연구를 위한 일시적인 선택부터 일시적인 환경 연구에 이르기까지 많은 응용 프로그램에 유용할 것입니다.
Pessi 외 (Sun,) 이 질문을 연구하였습니다.