古くて新しいアプローチの利用:経験的関係と機械学習モデルによる褐色矮星の物理的性質の決定【JST・京大機械翻訳】

Feeser S. Jean; Best William M. J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216207526980 整理番号：22P0310479

古くて新しいアプローチの利用:経験的関係と機械学習モデルによる褐色矮星の物理的性質の決定【JST・京大機械翻訳】

Using Old and New Approaches: Determining Physical Properties of Brown Dwarfs with Empirical Relations and Machine Learning Models

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25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。

著者らは,Cannonを用いて,それらの測光とスペクトルから褐色矮の物理的性質を直接推論するための機械学習モデルの応用を研究した。絶対値,スペクトルタイプ,およびスペクトル指数を,三角視差測定のないLおよびT矮の低解像度SpeXプリズムスペクトルから,また一般的に使用される方法に競合した精度で決定できることを示した。十分に正確なスペクトルと測光性を持つT矮性に対して,絶対値の関数として多項式関係を用いる方法に匹敵する精度で,ボロメータ輝度と有効温度を決定することができた。また,パララックスにより完全に定義された256の褐色矮の容積制限試料を用いて,Pan-STARRS r_P1からAllWISE W3までの14バンドにおけるスペクトルタイプL0-T8の関数として絶対値に対する新規で更新された多項式関係も提供した。これらは,Pan-STARRS1フォトメトリーを用いた褐色矮性に対する最初の関係と,体積制限試料を用いたいくつかの赤外バンドの最初の関係を含む。著者らは,Cannonによる著者らの新しい方法が,三角視差測定に依存する多項式関係よりも,等しいか小さい不確実性で絶対値を推定することができることを見出した。【JST・京大機械翻訳】

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恒星

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