Gaia Data Release 1 Documentation release 0



Yüklə 5,01 Kb.
Pdf görüntüsü
səhifə118/125
tarix02.01.2018
ölçüsü5,01 Kb.
#19053
1   ...   114   115   116   117   118   119   120   121   ...   125

Figure 7.49: Star counts per square degree as a function of magnitude in di
fferent directions. Open circles linked
with lines are for Gaia DR1 data, filled diamonds are simulations from GOG18. Error bars represent the Poisson
noise for 1 square degree field. The last row shows regions impacted by the scanning law and the filtering of stars
with a low number of observations.
319


The tests described below have been applied only to two-dimensional subspaces (i.e. pairs of observables). Since
certain subspaces are known to be naturally clustered, for example in the subspace of ra vs dec stars are not
randomly distributed, there is a need to compare to simulations or models to establish whether the KLD value
obtained is reasonable or not, and hence the subspace should be flagged. Therefore, the values of the KLD are
themselves not used in an absolute sense in the tests below, but they are ranked. It is their rankings that are then
compared to the simulations or models, or other datasets.
7.4.6.2
Summary of test results
The Kullback-Leibler divergence (KLD) algorithm is applied to subspaces of 2-dimensions, after applying a 3-σ
clipping, where the percentiles are obtained from the StatisticalTools Java package. This first step is important to
remove outliers that might skew the results. The same process is repeated for the data coming from the “Simu-
AGISLab-Seg0and1-CS-DM18.2” simulation, where the clipped regions are those given by the Gaia data. Hence
the mutual information for the relevant subspaces are calculated using identical data ranges.
The subspaces are then ranked according to their mutual information. The ranking is such that, the higher the
clustering or correlation of a space, the lower the ranking number assigned to it is. For example, the space with the
highest degree of clustering will have a mutual information rank of 1. Figure 7.50 shows the mutual information
ranking of the two-dimensional subspaces from the TGAS 01.00 data versus the ranking of the same subspaces in
the simulation. Examination of Figure 7.50, allows to investigate in more detail the subspaces that significantly
deviate from the 1:1 relation line. In general, subspaces follow rather closely the 1:1 relation...
Figure 7.50: Ranking of two-dimensional subspaces according to their mutual information. View large image.
7.4.6.2.1
TGAS and comparison to Simu-AGISLab simulations
Figure 7.51 shows the mutual information
ranking of the two-dimensional subspaces from the TGAS data versus the ranking of the same subspaces in the
Simu-AGISLab simulation. Most subspaces with direct observables (e.g. ra, dec, etc, black points) show very
320


similar distributions in the data and in the simulations, as evidenced by their closeness to the 1:1 line. Subspaces
associated to errors (blue crosses) and to correlations between observables
/errors (magenta circles), tend to deviate
more in general. Examples of the distributions found for some of the subspaces deviating more strongly (red
hexagons in Fig. 7.51) are given in Figure 7.52.
Figure 7.51: Ranking of two-dimensional subspaces according to their mutual information in the TGAS data (x-
axis) vs. the simulation (y-axis). The black squares correspond to subspaces formed only from observables, while
the blue crosses are those containing an uncertainty, and the magenta circles contain a correlation parameter. The
red hexagons correspond to the subspaces shown in Fig. 7.52.
321


Figure 7.52: Examples of the subspaces showing a strong deviation from the 1:1 expected relation shown in
Fig. 7.51, particularly in the astrometric errors (left) and correlations (right) in TGAS (top) compared to those in
the simulations (bottom).
7.4.6.2.2
TGAS comparison in di
fferent sky regions Naively, one might expect regions with similar number
of observations to have similar distributions of errors, and if symmetric with respect to the Galactic plane or centre,
perhaps also in the distribution of several of the observables. To check for the presence of systematics in the data,
we selected 60 regions with a similar astrometric n obs al (in the range 60 to 140), of which (20) 40 have a
(non-)symmetric counterpart. The top panel of Fig. 7.53 shows their distribution in Galactic coordinates. For these
regions we have computed the mutual information and compared the values to their counterpart. The normalised
deviation from the naively expected 1:1 line is plotted in the bottom panel of Figure 7.53, and is defined as
i
|p
i
,KLD
− p

i
,KLD
|
/[0.5 ∗ (p
i
,KLD
+ p

i
,KLD
)], where i runs through the various subspaces, and p and p∗ are the
mutual information for the region and its counterpart. Blue and red points correspond to comparisons between
symmetric and non-symmetric regions respectively. This plot shows that non-symmetric regions sometimes have
more di
fferent distributions. By dividing the normalised deviation by the number of subspaces we obtain an
estimate of the average deviation per region. In this way we find that on average there are 4% di
fferences in the
mutual information between di
fferent regions. Comparison to the results of Simu-AGISLab simulations does not
reveal pairs of regions whose mutual information appear to be very di
fferent for specific subspaces.
322


Figure 7.53: Left: Distribution of regions for which the mutual information has been computed, where the inset
indicates the number of observations inside the regions. The regions are circles in l−sin b space, with the positive b
region in solid and its symmetric counterpart in dashed. Regions that are compared and which are not symmetric are
connected by a grey line. Right: average deviation of the mutual information between a region and its counterpart,
in (red) blue for (non) symmetric counterparts.
7.4.6.2.3
Parallax accuracy using spectrophotometric parallaxes
A crossmatch was done between RAVE
(Binney et al. 2014) and TGAS by finding the nearest stars within 1 arcsecond. Out of 2 057 050 TGAS stars and
482, 194 RAVE stars, we find 192, 655 common stars.
Although the spectrophotometric parallaxes derived by RAVE might not be as accurate as those in TGAS, and may
even be systematically o
ffset (see e.g. Binney et al. 2014, for potential issues), they may help reveal the presence
of systematic e
ffects in localised regions on the sky. Thanks to the extended sky coverage of the ∼ 200, 000 stars
in common between TGAS and RAVE, we can identify a systematic di
fference in the parallaxes in the region with
ecliptic coordinates λ ∼ 180

, as shown in Fig. 7.54. The amplitude of this e
ffect is of order ∼ 0.3 mas and
a
ffects more strongly the fainter and redder TGAS stars. It appears that this effect is directly correlated with the
astrometric n obs al
parameter and the Ecliptic Pole Scanning Law followed early in the mission.
323


Yüklə 5,01 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   114   115   116   117   118   119   120   121   ...   125




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə