すばる望遠鏡HSCデータにおける重力レンズ探査

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本研究はHSCデータを用いて3つの手法 (手法1. SQLS/BQLSの候補へのHSCのデータを用いた調査, 手法2. 目視による探査, 手法3. 機械学習による探査) により重力レンズクェーサーを探査する研究計画である。このうち手法1については，2021年度中に完了している。手法2については， 共同研究を通じて二つの成果を得た。一つ目は，銀河によってその背景銀河が重力レンズ効果を受けている系を探すもので，2319個の候補天体を目視により分類し，8個の高確度 (および28個の中確度，138個の低確度) の候補天体を発見することができた。この成果は論文として発表した。二つ目は，銀河によってその背景のクェーサーが重力レンズ効果を受けている系を探すもので，6199個の候補天体を目視により分類し，73個の高確度 (および17個の中確度，53個の低確度) の候補天体を発見した。この成果は論文として投稿中である。また，目視による探査では，クェーサーがレンズ天体となり遠方のクェーサーを複数に見せているかもしれないという極めて興味深い天体を一つ発見していた。この天体については，2021年度にジェミニ望遠鏡Fast Turnaroundプログラムでの追観測が採択されたが，望遠鏡の故障という不運もあり，観測は実施されなかった。2022年11月の公募に再応募し，再び採択され，2023年1月に観測が実行された。詳細の分析は現在進行中であるが，初期分析によれば，極めて残念なことにこの天体は重力レンズではなかったようである。手法3については， 従来の自作の機械から，より高度で汎用性の高いフレームワーク (PyTorch) への移行を完了した。模擬データを用いた試験によって性能の良さが発揮されていることがわかったが，模擬データをより本物らしく作らないといけないことが，改めて浮き彫りとなった。