Tutorial FERMI Point Source Dario Gasparrini ASDC/CIFS

Come scaricare i dati:

taglio sulla classe di eventi e zenith angle (GTSELECT) >>gtselect evclsmin=3 evclsmax=3 Input FT1 file[] L E0D2F37E43_PH00.fits Output FT1 file[] mkn421.fits RA for new search center (degrees) (0:360) [0] Dec for new search center (degrees) (-90:90) [0] radius of new search region (degrees) (0:180) [180] 15 start time (MET in s) (0:) [0] end time (MET in s) (0:) [0] lower energy limit (MeV) (0:) [30] 100 upper energy limit (MeV) (0:) [300000] maximum zenith angle value (degrees) (0:180) [180] 105 Done. Assicurarsi che il campo sia contenuto in quello scaricato dal FSSC Se va bene il campo scaricato immettere le stesse coordinate con tutte le cifre significative Elimina fotoni albedo Eventi con alta probabilita di essere fotoni

Generare GTI che corrispondono alla selezione (GTMKTIME) >>> gtmktime Spacecraft data file[] L E0D2F37E43_SC00.fits Filter expression[IN_SAA!=T] (IN_SAA!=T) && (DATA_QUAL==1) Apply ROI-based zenith angle cut[yes] yes Event data file[] mkn421.fits Output event file name[] mkn_gti.fits Utilizza i tagli dello zenith angle per il tempo Elimina eventi presi in SAA ed eventi non ottimali a causa di eventuali problemi allo spacecraft

GTBIN(Counts Map) >>> gtbin This is gtbin version ScienceTools-v9r15p2-fssc Type of output file (CCUBE|CMAP|LC|PHA1|PHA2) [PHA2] CMAP Event data file name[] mkn_gti.fits Output file name[] mkn421_cmap.fits Spacecraft data file name[NONE] L E0D2F37E43_SC00.fits Size of the X axis in pixels[] 450 Size of the Y axis in pixels[] 450 Image scale (in degrees/pixel)[] 0.1 Coordinate system (CEL - celestial, GAL -galactic) (CEL|GAL) [CEL] First coordinate of image center in degrees (RA or galactic l)[] Second coordinate of image center in degrees (DEC or galactic b)[] Rotation angle of image axis, in degrees[0.] Projection method e.g. AIT|ARC|CAR|GLS|MER|NCP|SIN|STG|TAN:[AIT] AIT

Usando ds9 possiamo effettuare una esplorazione visuale della mappa dei conteggi possiamo individuare sorgenti Es:ds9 mkn421_map.fits Purtroppo non sono disponibili strumenti di blind search

GTBIN(Light Curve) >>>gtbin This is gtbin version ScienceTools-v9r15p2-fssc Type of output file (CCUBE|CMAP|LC|PHA1|PHA2) [LC] LC Event data file name[mkn421_gti.fits] mkn421_gti.fits Output file name[mkn421_lc.fits] mkn421_lc.fits Spacecraft data file name[L E0D2F37E67_SC00.fits] Algorithm for defining time bins (FILE|LIN|SNR) [LIN] Start value for first time bin in MET[ ] Stop value for last time bin in MET[ ] Width of linearly uniform time bins in seconds[3600] Si raccomanda di restringere con Gtselect il campo alla sola sorgente per ottenere il binning temporale dei fotoni giusti (ricordarsi di eseguire anche gtmktime)

Curva di luce (2°) Es: fv mkn421_lc.fits

Stima rozza della curva di luce, per avere un idea dell’andamento

analisi con likelihood (gtltcube) >>>gtltcube Event data file[mkn421_gti.fits] Spacecraft data file[L E0D2F37E67_SC00.fits] Output file[expCube.fits] Step size in cos(theta) (0.:1.) [0.025] Pixel size (degrees)[1] Working on file L E0D2F37E67_SC00.fits ! Il livetime cube deve essere rigenerato se cambia l’intervallo temporale o la selezione della regione di interesse oppure lo zenith angle

analisi con likelihood (exposure map) >>>gtexpmap The exposure maps generated by this tool are meant to be used for *unbinned* likelihood analysis only. Do not use them for binned analyses. Event data file[mkn421_gti.fits] mkn421_gti.fits Spacecraft data file[L E0D2F37E67_SC00.fits] L E0D2F37E67_SC00.fits Exposure hypercube file[expCube.fits] expCube.fits output file name[expMap.fits] expMap.fits Response functions[P6_V3_DIFFUSE] P6_V3_DIFFUSE Radius of the source region (in degrees)[25] 25 Number of longitude points (2:1000) [100] Number of latitude points (2:1000) [100] Number of energies (2:100) [11] Computing the ExposureMap using expCube.fits ! E’ necessario aggiungere 10 gradi per assicurare la giusta ripartizione dei fotoni nella stima dell flusso con la likelihood

Exposure map Esaminandola con DS9, la vediamo divisa in fette di energia praticamente uniforme alle energie più alte.

analisi con likelihood (Modello XML) /data/analysis/software/aux/i sotropic_iem_v02.txt Inserire qui i contributi delle sorgenti

analisi con likelihood (Modello XML) Per ogni sorgente nel campo ci deve essere un entry tipo: Altri modelli di spettri: ysis/scitools/xml_model_defs.html

>>>gtlike plot=yes refit=yes Statistic to use (BINNED|UNBINNED) [UNBINNED] Spacecraft file[none] L E0D2F37E67_SC00.fits Event file[none] mkn421_gti.fits Unbinned exposure map[none] expMap.fits Exposure hypercube file[none] expCube.fits Source model file[] mkn421.xml Response functions to use[P6_V3_DIFFUSE] P6_V3_DIFFUSE Optimizer (DRMNFB|NEWMINUIT|MINUIT|DRMNGB|LBFGS) [DRMNFB] analisi con likelihood (gtlike) il modo più veloce nella stima dei parametri è usare DRMNGB (o DRMNFB) per avvicinarsi ai valori e poi usare MINUIT (or NEWMINUIT) per migliorare la stima

Likelihood output EG_v02: Normalization: / Npred: GAL_v02: Value: / Npred: Mkn 421: Integral: / Index: / LowerLimit: 20 UpperLimit: Npred: ROI distance: TS value: Total number of observed counts: 5292 Total number of model events: log(Likelihood): Elapsed CPU time: Il flusso è il valore Index per unita di 10^-6 e Index l’indice spettrale gtlike genera due file di output: results.dat con i risultati del fit e counts_spectra con i conteggi previsti per ogni sorgente nel bin di energia

gtlike genera due file di output: results.dat con i risultati del fit e counts_spectra.fits con i conteggi previsti per ogni sorgente nel bin di energia Le linee colorate seguono l’ordine delle sorgenti nel tuo results.dat : nero è il fit della regione; la prima sorgente è rossa; la seconda verde; la terza blu. Nel nostro caso il rosso è il fondo extragalattico, verde il galattico e blu la nostra sorgente