大規模調査における可変星の回復:Catalina調査におけるEAup Algol型クラス【JST・京大機械翻訳】

Carmo A.; Lopes C. E. Ferreira; Papageorgiou A.; Jablonski F. J.; Rodrigues C. V.; Drake A. J.; Cross N. J. G.; Catelan M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208192947310 整理番号：22P0182226

大規模調査における可変星の回復:Catalina調査におけるEAup Algol型クラス【JST・京大機械翻訳】

Recovering variable stars in large surveys: EA$_{\rm up}$ Algol-type class in the Catalina Survey

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発行年： 2020年08月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Algol eclipsing binary(EA)の発見と特性化は,低質量星の構造と進化のより良い画像に寄与する機会を提供する。しかし,ほとんどの現在の測光調査の歩調は,観測間の分離が通常,eclipse(s)継続時間よりも大きく,従って,eclipsではほとんど測定されないので,EAの検出を妨げている。これらのオブジェクトが変数として検出される場合でも,適切なオーバーサンプリング因子が探索ツールで使用されないならば,それらの周期は見逃される。本論文では,未知期間(EA_up)を持つEAとしてカタリナリアルタイム過渡調査(CRTS)でカタログ化された恒星の期間を見つけるため,この手法を適用した。その結果,それらの 56%の期間を決定した。8つのオブジェクトを低質量2成分系として同定し,モンテカルロMarkov連鎖最適化手順と組み合わせたWilson&Devinney合成コードでモデル化した。計算した質量と半径は理論モデルと一致し,膨張半径の証拠を示さなかった。本論文は,大規模調査における疑わしい2進システムの同定を目的とする一連の最初のものである。【JST・京大機械翻訳】

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恒星

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