RTT150 ile NGC 6946 galaksisindeki supernova kalıntılarının optik tanımlaması ve iyonize bölgelerin makine öğrenmesi ile genel sınıflandırılması

Supernova kalıntıları (SNR'lar), süpernova patlamaları sırasında fırlatılan gaz ve toz kabuklarından oluşur ve galaksilerin kimyasal evriminde, kozmik hızlandırıcılar olarak ve yıldızlararası ortamın metallerle zenginleşmesinde önemli rolleri vardır. Bu nesnelerin tanımlanması ve farklı tür nebulalardan ayırt edilmesi kritik önem taşır. Sıcak yıldızların UV ışığıyla iyonize olan HII bölgelerinden, şoklanmış bulutsuları veya SNR'ları ayırt etmenin yaygın bir yöntemi emisyon çizgi oranları kullanmaktır. Tez iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, NGC 6946 galaksisine odaklanır, burada RTT150 teleskobu kullanılarak fotometrik ve spektroskopik ölçümler yapılmıştır. Bu gözlemler, seçim kriteri kullanılarak analiz edilmiş ve 71 SNR adayı belirlenmiştir, bunların üçü yeni keşfedilmiştir. Dört SNR'ın spektrumlarıyla doğrulanması da gösterilmiştir. İkinci bölümde, tez, iyonize bölgeleri ayırt etmek için sentetik verilerle sekiz çizgi oranını makine öğrenimi algoritmalarını eğiterek tanı araçlarının geliştirilmesini kapsar. Başlangıçta, SNR'ları HII bölgelerinden en iyi ayıran modeller tartışılmış ve OI/Hα oranının mevcut yöntemlerden daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Sonraki adımda, başka bir iyonize bölge olan Gezegenimsi Nebula (PNe) dahil edilmiş ve bu üç bölgeyi en iyi ayıran modeller tartışılmıştır. [OII]/[OIII] ve [SII]6716/[SII]6731 oranlarının bu ayrımdaki etkinliği vurgulanmıştır.