arXiv ID:
2606.19329
arXiv 提交日期: 2026-06-17
钱德拉-盖亚对应天体目录:利用机器学习解决钱德拉源目录中X射线源与盖亚源匹配歧义问题 / The Chandra-Gaia Catalog of Counterparts: Resolving ambiguous Gaia matches to X-ray sources in the Chandra Source Catalog using Machine Learning
1️⃣ 一句话总结
这篇论文介绍了一种基于机器学习的方法,将钱德拉X射线望远镜观测到的约25万个源与盖亚光学望远镜的星表进行精确匹配,解决了传统仅靠位置匹配容易出错的问题,最终产出了约11.3万个高可信度的对应天体目录,为研究两类望远镜都能探测到的宇宙源提供了重要数据资源。