機械学習による銀河の構造分類と環境消光の解明

k-means法を用いて銀河を構造ごとに分類し、環境密度が星形成の停止に与える影響が銀河の構造クラスによって異なることを示した。

• 銀河進化における環境の影響を評価するため、多数の銀河を機械学習で分類する手法を提案した。
• 大きさや星質量に基づき、銀河を矮小銀河、楕円体銀河、大円盤銀河の3つの特徴クラスに分割した。
• クラスごとに星形成の停止傾向が異なり、楕円体銀河では環境密度の上昇とともに星形成率が緩やかに低下した。
• 環境消光の有効性が銀河の構造的特徴に依存することが示された。

原文タイトル: Virgo Filaments VIII: Characterizing the Structural Parameters of Virgo Galaxies with Machine Learning to Probe Environmental Quenching

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