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PDF, English - main document Download (29MB) | Lizenz: Census of Accreting SMBH at z > 4 across the Southern Hemisphere by Martinez Ramirez, Laura Natalia underlies the terms of Creative Commons Attribution 4.0

Abstract

Quasars are the most luminous, non-transient sources in the Universe and provide unique insight into supermassive black hole (SMBH) growth, galaxy evolution, and intergalactic medium (IGM) properties. Their discovery within the first Gyr ((z > 6) is challenging because they are rare and difficult to distinguish photometrically from much more numerous contaminants. The current population, mainly bright and blue quasars, is concentrated in the northern hemisphere.

This thesis explores multiwavelength and time-domain approaches for quasar selection and characterization at z > 4, using data from radio to X-rays. We tested color cuts, machine learning (supervised and self-supervised), spectral energy distribution (SED) fitting, and variability analysis. A contrastive learning method applied to DESI Legacy Survey DR10 imaging achieved a 45% success rate, leading to 16 new spectroscopically confirmed quasars at z ≳ 6. Variability analysis of 285 z > 5.3 quasars with unWISE light curves identified 19 with significant (3σ) variability, marking one of the first detections of rest-frame optical variability beyond z ∼ 5.

We also developed AGNfitter-rx, an extended Bayesian SED-fitting tool from radio to X-rays. Its application to a z < 0.7 AGN sample demonstrates reliable physical characterization consistent with spectroscopic analyses. Together, these tools will enhance high-redshift quasar discovery and characterization in the upcoming era of Rubin/LSST, Euclid, Roman, JWST, 4MOST, and DESI.

Translation of abstract (German)

Quasare sind die leuchtstärksten, nicht-transienten, astronomischen Quellen im Universum und bieten einzigartige Einblicke in das Wachstum supermassereicher Schwarzer Löcher (SMBH), die Galaxienentwicklung und die Eigenschaften des intergalaktischen Mediums (IGM). Die Suche nach Quasaren in den ersten Milliarden Jahren nach dem Urknall bei Rotverschiebung z > 6– ist eine Herausforderung, da sie äußerst selten sind und photometrisch nur schwer von den viel zahlreicheren Kontaminanten zu unterscheiden sind. Die derzeit bekannte Population,überwiegend helle und blaue Quasare, konzentriert sich auf die nördliche Hemisphäre.

Diese Arbeit exploriert multiwellenlängen- und zeitbereichsbasierte Ansätze zur Suche und Charakterisierung von Quasaren bei z > 4, unter Verwendung von Daten vom Radiobereich bis zu Röntgenstrahlen. Getestet wurden photometrische Farbselektion, maschinelles Lernen (überwacht und selbstüberwacht), Spektralenergieverteilungs-Anpassung (SED) und Variabilitätsanalyse. Eine kontrastive Lernmethode, angewendet auf DESI- Legacy-Survey-DR10-Bilddaten, erreichte eine Erfolgsrate von 45 % und führte zur spek- troskopischen Bestätigung von 16 neuen Quasaren bei z ≳ 6. Die Variabilitätsanalyse von 285 Quasaren mit z > 5.3 auf Basis von unWISE-Lichtkurven identifizierte 19 Objekte mit signifikanter (3σ) Variabilität und stellt damit eine der ersten Entdeckungen von optischer Variabilität im Ruhesystem jenseits von z ∼ 5 dar.

Darüber hinaus wurde AGNfitter-rx entwickelt, ein erweitertes bayessches SED- Anpassungswerkzeug vom Radio bis zum Röntgenbereich. Die Anwendung auf eine Test- population Aktiver Galaxienkerne (AGN) mit z < 0.7 zeigt eine zuverlässige physikalische Charakterisierung, die mit spektroskopischen Analysen übereinstimmt. Zusammen werden diese Werkzeuge die Entdeckung und Charakterisierung von Quasaren mit hoher Rotver- schiebung in der kommenden Ära von Rubin/LSST, Euclid, Roman, JWST, 4MOST, und DESI deutlich verbessern.