ギ。銀河の衝突について

よくある質問

私が見ている銀河はとても解像度が低く、どのカテゴリーに当てはまるかを決められませんがどう分類すればいいですか？

解像度が極めて低い天体（幅が数ピクセルしかなく一般的に円形をしています）は点光源として独自のカテゴリーを持っています。こうした天体ははっきり解像するには小さすぎます。しかし、点光源よりかは大きくてもはっきり判断するのが難しい天体もあります。その場合も、フィールドガイドなどで提示された例と「もっとも近そうな」答えをなるべく選んでください。「分類不能」は最後の手段です。

楕円銀河と点光源の違いは何ですか？

点光源は小さく、最も明るい部分の幅が2~3ピクセルしかなく、その外側に何の構造も見えません。さらに、光学的な法則上、点光源は分類画像の一番右側の中間赤外画像でより大きく写るので、わからない場合は左・真ん中の画像と右側の画像の大きさを比べてみてください。

以下は分類中に見るであろう、楕円銀河の例です。

そして以下が点光源です。楕円銀河は真ん中の近赤外より右側の中間赤外のほうが小さく写っているのに対し、点光源では逆に中間赤外のほうが大きく写っていることに注目してください。また、点光源はどの波長でも数ピクセルほどしかありませんが、楕円銀河の画像はそもそも画像の拡大率が違うので解像度が高く、実際のピクセル数でははるかに大きいことにも注意してください。

フェイスオンディスクと楕円銀河の違いは何ですか？

フェイスオンディスクは内部に構造が見え、中心だけでなく全体が明るく見えます。楕円銀河は中心はより明るいですが、外側に行くほどフェイスオンディスクよりも暗くなっていき、内部もなめらかで構造が見えにくいです。

以下にフェイスオンディスクの例を示します。見ての通り、円形で空の二次元平面に投影したシルエットとしては楕円銀河と近いかもしれません。しかし、この天体ははっきりと渦巻き構造を示しているため、この天体はディスク銀河だと判別できます。このページの1つ前の質問の楕円銀河と見比べてみてください。

ただし解像度が低いと、内部構造が見えにくいディスクもあり、その場合は楕円銀河と区別する優れた見分け方はありません。そうした天体はあなたの直感で判断してください。

不規則銀河が合体しているかどうかをどう判断しますか？

一般的に言えば、フィールドガイドで説明した合体銀河の兆候（複数の核が共通の殻部分を共有している、おたまじゃくしのような潮汐テールが銀河から伸びている、相互作用で形を歪ませる伴銀河を持つ）があるか探してください。銀河が歪んでいて不規則な形状であるにもかかわらず、こうした特徴がない場合は、初期宇宙のまだ合体に至っていない銀河である可能性があります。

どの例にも当てはまらない天体を見つけたらどうしますか？

銀河の形はとても多様です。あなたが見ている銀河の種類は、まだ分類名が付いていないためカテゴリー作成時に考慮に入れなかったものかもしれません！こうした場合は、フィールドガイドで提示した例に「最も近そうな」選択肢をいったん選び、分類後にトークページで私たちに知らせて、私たちで確認できるようにしてください！

私が見ている画像は、その銀河を目で見たとき実際にどのように見えるかを表していますか？

おそらく違いますが、場合によっては合っているかもしれません。JWSTは私たちの目で見えるよりはるかに赤い波長を観測します。私たちの目は0.3から0.7ミクロンの波長を見ることができますが、JWSTは0.9から21ミクロンまでを観測し、そのうち本プロジェクトで用いているPRIMERサーベイでは18ミクロンまでで観測されています（下図参照）。分類画像のカラー画像は、近赤外のNIRCamの0.9から4.4ミクロンまでのうち利用可能な全てのバンドをカラーバランスをとって合成したものです。近傍の赤方偏移の小さい銀河では、私たちの目でどのように見えるかを示した画像に相当しません。しかし赤方偏移が2ほどの遠方銀河では、本来の可視光波長がNIRCamの観測範囲にまでシフトするので、カラー合成画像はその銀河を近くで見た（赤方偏移しない位置で見た）ときの見た目に対応するかもしれません。

上の画像ではPRIMERサーベイで使用している様々なフィルターと対応波長を示しています。分類画像中で、左のRGB合成画像はF410Mを除くすべてのNIRCamで利用可能なフィルターを使っています。真ん中の画像はF277Wフィルターを使って2.77ミクロンでの天体の画像を示したものです。一番右の画像はF770Wフィルターを使って7.7ミクロンでの天体の画像を示したものです。

銀河を「間違えて」分類した場合どうすればいいですか？

本プロジェクトの画像はそれぞれ、複数のユーザーに見せています。ですので、あなたの答えに完璧な自信がなくても大丈夫です。1つの不確定な答えがそのまま全体の結果に反映されるわけではなく、全員が不確かな答えを送ったとしても、その答えが確度の低い分類結果として評価されます。

本プロジェクトに参加したことでどこかにクレジットされますか？

はい、あなたのZooniverseアカウント設定で実名を入力している場合は、このプロジェクトでの分類データを使って出版されたすべての論文の謝辞欄に名前が含められます。