CatNorth: Um Catálogo Aprimorado de Candidatos a Quasares do Gaia DR3 com Pan-STARRS1 e CatWISE

Resumo Uma amostra completa e pura de quasares com redshifts precisos é crucial para estudos de quasares e cosmologia. Neste artigo, apresentamos o CatNorth, um catálogo aprimorado de candidatos a quasares da Liberação de Dados 3 do Gaia (Gaia DR3) com mais de 1,5 milhão de fontes no céu de 3π construído com dados do Gaia, Pan-STARRS1 e CatWISE2020. O algoritmo XGBoost é utilizado para reclassificar os candidatos a quasares originais do Gaia DR3 como estrelas, galáxias e quasares. Para construir os conjuntos de dados de treinamento/validação para a classificação, construímos cuidadosamente duas diferentes amostras estelares principais, além das amostras espectroscópicas de galáxias e quasares. Um modelo de classificação em conjunto é obtido pela média de dois classificadores XGBoost treinados com diferentes amostras estelares principais. Usando um limite de probabilidade de p QSOₘean > 0,95 em nosso modelo de classificação em conjunto e um corte adicional na densidade de probabilidade logarítmica de movimento próprio zero, encontramos 1.545.514 candidatos a quasares confiáveis no catálogo de candidatos a quasares do pai Gaia DR3. Fornecemos redshifts fotométricos para todos os candidatos com um modelo de regressão em conjunto. Para um subconjunto de 89.100 candidatos, redshifts espectroscópicos precisos são estimados com a rede neural convolucional a partir dos espectros BP/RP do Gaia. O catálogo CatNorth tem uma alta pureza de ∼90%, enquanto mantém alta completude, sendo uma amostra ideal para entender a população de quasares e suas propriedades estatísticas. O catálogo CatNorth é usado como a principal fonte de catálogo de entrada para a fase III do levantamento espectroscópico de múltiplos objetos de fibra de área de céu grande, que deverá construir uma amostra altamente completa de quasares brilhantes com i < 19,5.