Comparación de modelos físicos de emisión multi-onda de núcleos activos de galaxias a partir de su distribución espectral de energía (2020)
Se presenta una nueva versión de AGNﬁtter, un algoritmo Bayesiano que utiliza cadenas Markov de Monte Carlo para ajustar distribuciones espectrales de energía (SED) de galaxias activas. AGNﬁt- ter ajusta las SED construidas a partir de datos fotométricos con modelos teóricos y semiempíricos de emisión del disco de acreción, el toro, los chorros relativistas, las poblaciones estelares y el polvo frío de las regiones de formación estelar. Las mejoras realizadas incluyen: nuevos modelos teóricos para la emisión del toro, el disco de acreción y el polvo frío, y la incorporación de correla- ciones empíricas entre los ﬂujos. A esto se añade la implementación de un modo de uso en el que algunos parámetros físicos pueden ser explorados de forma continua. Con esta versión se realizó un estudio de las propiedades físicas inferidas de una muestra de galaxias activas en z < 0,16, con SED extendidas desde radio hasta rayos X, y su dependencia con los modelos de emisión supuestos en los ajustes. Los análisis individuales resultaron en funciones de densidad de probabilidad con menor tendencia a la multiplicidad de máximos locales al explorar los parámetros en el espacio continuo. Además, se encontró que en 7 de 9 y 5 de 6 galaxias, los ajustes optimizaron la verosimilitud al usar los nuevos modelos de emisión del toro y del polvo frío, respectivamente. Estos modelos son consis- tentes con AGN tipo 1, exhibiendo emisión de los silicatos en 10 µm, y galaxias anﬁtrionas con procesos de formación estelar activos. Por otro lado, el análisis global arroja diferencias promedio en la masa estelar y la tasa de formación estelar del orden de 105 M⊙ y 101 M⊙/año, respectiva- mente, cuando se usan diferentes combinaciones de modelos. Estas diferencias conducen a inferir distintas poblaciones estelares y procesos de evolución en las galaxias estudiadas.