使用表观复杂度测量在大型调查中检测复杂来源
摘要：大面积天文调查几乎肯定会包含从未见过的新物体。通过算法检测“未知的未知”是一个难题，因为异常的事物往往比机器更容易被人类发现。我们使用先前应用于探测多组分射电源的显著复杂度概念，以完全自动和盲目的方式扫描射电连续谱宇宙进化图（EMU）试验调查数据，寻找复杂且有趣的物体。在这里，我们描述了如何定义和测量这种复杂性，如何将其应用于试验调查数据，并如何通过众包“动物园”来校准这些有趣物体的完整性和纯度。结果还与已经通过人类检查发现的EMU试验调查中的意外和异常源进行了比较，包括奇特的无线电圆环。
作者：David Parkinson, Gary Segal
论文ID：2212.00349
分类：Instrumentation and Methods for Astrophysics
分类简称：astro-ph.IM
提交时间：2023-03-04