バーデッルス交台を利用した天文学研究の成長と今後の期待自鳴裕治 小房幼国本天文台話の歌声号✓自临.天文データアーカイブの現状。JVOを利用した科学成果について紹介✔ / VE今年度からJVOグループに参加北大出身の理論天文学者JVOをつかって科学研究を行うことJVOを利用したサイエンスコキスケースについて紹介
✓全世界の天文字 分は1年で倍増• CCDの普及→多数のCCDを利用した頻測時間須淑宗官の予算規模も増加・データの育や価価も増加•データを公開し広く使われることが予算を付ける条件となっている。テアニカイブ化が必須無償で利用可能なデータを利用した研究・アーカイブデータを利用した天文学研究が主要な研究手法の一つとはリココある。 ・これらのデータをより利用しやすい形で動傷する必要●バーチャル天文台
・個々の研究組織が管理・運用している天文データを効率的に利用するための仕組み• International Virtual Observatory Alliance (IVOA)標準化されたインターフェイスにより一横の方法できませまなデータベースを利用可能・ポータルサイト、VOアダリケーション、独自スクリプトによる自動化。 ・大量データを利用した天文学部部が容易になる。ベデグロンテンツの充実が最務・アニカイブデータ(生データ)をパイプライン処理する仕編みら必要な受受受最先端の使えるデータを流通させることが現在の最大の問題
主要な省務付き天文ジャーサル紙(A&A, ApJ, AJ, MNRAS）アブストラクトにVirtual Observatoryを合む論文の内、程学成果についての論文のみピックアップ. • 2006年2本、2007年5本、2008年3本、2009年2本VOがどのように使われさか• VOToolを利用した>データ収集、Workflow •徒歩の方法でもできる研究?インパクトのある程学的特成果が必要・今まで誰もできなかった最先端の研究ができることを実識して見せることがVOへの理解を得るために現在必要・・「これまでより便利」にというだけでは借進する動機として弱い最先端研究の実験をしつつ、だれでも使える便利な道具として成はさせる必要があり
／いまだかつで終れちやったことのない最先端研究すばるの全アーカイブデータを利用すばるの全アーカイラデータを使うて研究をしている人はいない。郷のて困難。 •今回はSuprime-Camにターゲットを絞る遠方宇宙の研究・德測領域を遠方へ伸ばすのは常に最先端広視野撮像能力を生かして銀河の大規模群造の進化をAGNを醸酒のクラスタリング観測から探る。 z > 0.6 (50億年)の平書におけるこの種の研究は観河の種類を限定したい親測としては世界初、かつ大規模。
PASJ: Publ. Astron. Soc. Japan , 1-??, © 2009. Astronomical Society of Japan. Early Science Result from the Japanese Virtual Observatory: AGN and Galaxy Clustering at z = 0.3 to 3.0 * Yuji SHIRASAKI1 Masahiro T ANAKA 1 Masatoshi OHISHI1 Yoshihiko M IZUMOTO 1 Naoki Y ASUDA 2 Tadafumi T AKATA 1 1 National Astronomical Observatory of Japan, 2-21-1 Osawa, Mitaka City, Tokyo, 181-8588, Japan ² The Institute for Cosmic Ray Research, University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwa-no-Ha, Kashiwa City, Chiba, 277-8582, Japan yuji.shirasaki@nao.ac.jp (Received 2009  0; accepted 2009  0)
Abstract
We present the result of projected cross correlation analysis of AGNs and galaxies at redshifts from 0.3 to 3.0. We used the Japanese Virtual Observatory (JVO) to obtain the Subaru Suprime-Cam images and UKIDSS catalog data around known AGNs. We investigated ～1,000 AGNs, which is about ten times larger samples than previous studies covering the redshifts larger than 0.6.  We found significant excess of galaxies around the AGNs at redshifts of 0.3 to 1.8.  For the lowest redshift sample ( z < 0.8), we obtained correlation length of ro ~5 Mpc, which indicates that the AGN at these redshifts resides in a similar environment to typical local galaxies. We also obtained redshift dependence of ro in each luminosity group, which show the AGN produced at higher redshift resides in a denser environment than the lower redshift AGN does. For AGNs at the highest redshift sample ( z > 1.8), we could not obtain a significant clustering signature and put an upper limit of ro < 17 Mpc (90% C.L.). These results are compatible with the major merger scenario which incorporates the downsizing of mass assembly. Key words:  astronomical data bases: miscellaneous — galaxies: clusters: general — galaxies: nuclei — cosmology: large-scale structure of universe
✓銀河中心;超目天ブラックホ,ル(SMBH,>10° Msun) ✓銀河の成長:銀河と銀河の衝突・合体✓ BHの成長:銀河の衝突時にBHも合体⇒ SMBHへ成長く中心のBHに質量降着が発生⇒明るく輝くAGN (QSO) ✔ AGN周辺⇒銀河が密集し衝突が担さやすい環境のはず✔えく0.6 (～50億年前):特に密集した環境とはいえない。 ✓より遠方で良そうか？: AGNの生成率が最大となる2 2.0 (〜 100億年前）では?
Step 0 大量データ十並列計算・すばるSuprime-Camの全データ軽折Step 1分散データベース連携・AGN領域画像の検索Step 2  ワークフローによる自動処理、並列処理・各AGN周辺における銀河数密度分布の計算Step 3 天文学上の解析・クラスタリング強度の計算SGS Products for the Research農家✓ 10TBの生データの整約・データ転送10日@100Mbps ・副領1年(1CPU) ● 10 TB以上ものストレージ装置が必要○ 30新列で事業⇒ 10日・前列計算システムを構築するスキル(購入するお金) ・研究者個人で用意するのは容易ではない。 ・データセンターで標準パイプラインで処理・最大48年列で前年可能・解析システムビデータアールインステムとは48Cbpsの将軍をもつ早黒スイツF CE結・整約したデータはVOサービスとして公開・大型望遠鏡の特定装置の全データをすべて整約したのは世界初？
✔複数のデータサイトにはたがるテーブルジヨイン・サイトAにあるAGNの座標(約20万件)に対しサイトBにある画像(約6千件)の検索SELECT  qso.*, img.* FROM     ivo://jvo/vizier/VII/235:qso_veron_2006 qso, ivo://jvo/subaru/spcam:spcam_mos_view AS img WHERE  qso.z >= 1.0 AND qso.z < 1.2 AND img.region = Circle((qso.raj2000, qso.dej2000), 0.01) ・すばる望遠鏡による観測データがあるACNのリスト→ ～6,000件^ JVOを使わない場合う20万回のクエリが必要！ ✓ 20回程度に分割して検索シー時間程度で検索終了
・AGNの座標値を入力とするワークフローを作成実行。 ・ワーグフローはシェルスクリプトで配送。 ・ワーグフローの乗行は日本学側の耐気機で。 ・各フローは30並列で実行。数日で終了。 1.指定した領域の画像データを取得(VOサービス) 2.画像データのグオリティテロック3.画像データから天体検出、多波長力タログ作成4.  AGNを中心とした銀河数分布と有効検出エリアの計算5.数経度分布作成
✔ Step 2で求めた数密度分布を足し合わせ平均化する。 ✓シングルスレッド計算⇒数分で終了する処理^ AGNの赤方偏移、絶対完度で分類し、それぞれで平均数密度をするので✔ ACN-銀河の相関距離(クラスタリング強度)を耐質。 ✓近傍銀河等の相関距離と比較、AGNは高密度領域にあるが？
20 Galaxy-Galaxy ◇ galaxy-galaxy at local universe (Ma et al. 2009, Zahavi et al 2005, Hawkins et al. 2003)約4倍の銀河数密度環境近傍銀河の平均的クラスタリング度AGN-Galaxies ○ Bornancini et al. 2007 △ Coil et al. 2007 □ Norman et al. 2009 Hickox et al. 2009 - Kauffmann & Haehnelt 2002 (Simulation) This Work (Brighter AGN) ▲   This Work (Dimmer AGN) CONCRETE 3 Redshift
世界第二線級の研究が行えるデータの配信が最重要であのでデータイールイヴシステムが広く使われるためには、使いやすさ以前にコンテンツのお菓が吃可欠データ取得が自動でできることがその次に重要・・スクリプト言語などで書かれたワークフローから自動でデータ取得が行えることで、天皇のデータを利用した研究が可能になる。必要な情報処理技術大量データを並列処理する技術が必須大量データを解析ノードに転送する部分がネックデータと前列維持システムは同一ネット上に管くリークフロー ⇒ CUI ???,個人的にはスクリプトで書くほうが効率[4]……