抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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恒星パラメータを正確に測定することは,観測可能な宇宙の理解を増すための重要な目標である。しかし,現在の方法は,多くの因子,特に,基礎となる進化または大気モデルの基礎であるバイアスと物理的仮定によって制限され,これらの方法が頼っている。ここでは,正確な値に到達するために,すべての恒星モデルから情報を組み込むために,Bayesモデル平均化を用いてこの問題に取り組む,著者らのコードspectrAl eneRgy dIs属性 bAyesian moDel averagiNg適合Er(ARIADNE)を紹介した。このコードは,温度,logg,[Fe/H],A_V,および星の半径を測定するために,正確なGaia距離と組み合わせたスペクトルエネルギー分布フィッティング法を使用する。干渉測定半径ARIADNEと比較すると,広範囲の恒星パラメータにわたって優れた一致値が得られ,平均分数差はわずか0.001±0.070であった。ここでは,現在,6つの異なるモデルを組み込み,いくつかの場合において,それぞれ,最大550Kと0.6R_odotの温度差を,温度と半径に到達して,それらの間に顕著なオフセットを見出した。例えば,恒星半径のそのようなオフセットは,異なるモデルから結果を組み合わせるとき,60%の惑星半径の差をもたらし,均一性を否定する。また,0.4~0.5R_odotより小さい恒星に対する傾向を見出し,これは,全体範囲が干渉測定の不確実性内にあるとしても,これらの恒星をより良くモデル化するために行う必要があることを示した。ARIADNEを用いて,将来の研究のためのM矮性に対する近くのAの改善されたバルクパラメータを提供した。【JST・京大機械翻訳】
