ESFZ – Erlanger SchülerForschungsZentrum für Bayern

Auswertung von Radiodaten des VLA zum Finden von Double-Double Radio Galaxies

 

 

 

 

 

 

 

 

Double-Double Radio Galaxies sind eine sehr spezifische Unterklasse der Fanaroff-Riley Type II Radio Galaxies. Mit einem selbst geschriebenem Programm wollte ich Radio-Teleskop Aufnahmen auswerten lassen und durch einen eigens entwickelten Logarithmus Kandidaten für Double-Double Radio Galaxies finden.

Für die Radio-Teleskop Aufnahmen habe ich verschiedene fits-Dateien des Very-Large-Arrays (VLA) über die Website data.nrao.edu auf meinen Rechner geladen. Diese habe ich mit Hilfe eines selbst geschrieben (auf Python basierenden) Programms einlesen lassen. Zuerst habe ich eine txt-Datei mit allen Daten jedes einzelnen Pixels der Aufnahme sowie ein Array dazu erstellen lassen. Danach habe ich eine png-Datei der Aufnahme und ein Histogramm zu der Helligkeitsverteilung (/der ausstrahlenden Radiowellenlänge) ausgeben lassen. Später habe ich Programm geschrieben, dass aus dem Pixel-Array sogenannte „Cluster“ an hellen Flecken findet (die mindestens 3-mal die Standartabweichung heller als der Mittelwert sind). Die Koordinaten, Längen und Höhen dieser Cluster habe ich mir nun ausgeben lassen und sie in die davor erstellte png-Datei einzeichnen lassen.

Mit Hilfe der Koordinaten prüfe ich, ob um ein Cluster sich zwei weitere Cluster auf einer beliebigen Geraden (die durch das erste Cluster geht) befinden. Wenn dies der Fall ist, schaue ich ob es 2 weitere Cluster gibt, die wiederum auf einer beliebigen Geraden (die durch das erste Cluster geht) liegen. Wenn dies alles erfüllt ist, wird überprüft, ob der Abweichungswinkel der beiden Geraden unter oder gleich 10° ist. Ist dies auch erfüllt, wird das Radioquellen-System (das aus den oben genannten 5 Radioquellen besteht) anhand von mehreren eigenständig aufgestellten Kriterien bewertet. Am Ende gibt das Programm als mögliche Kandidaten für Double-Double Radio Galaxies bestimmte Radioquellen-Systeme mit ihren Koordinaten und Bewertungen aus.

Lara Plank