論文の概要: YOUNG Star detrending for Transiting Exoplanet Recovery (YOUNGSTER) II:
Using Self-Organising Maps to explore young star variability in Sectors 1-13
of TESS data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00031v1
- Date: Mon, 31 Jan 2022 19:00:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 15:27:28.570452
- Title: YOUNG Star detrending for Transiting Exoplanet Recovery (YOUNGSTER) II:
Using Self-Organising Maps to explore young star variability in Sectors 1-13
of TESS data
- Title（参考訳）: ヨーング・スター・デトランディング・トランジット・エクソプラネット・リカバリ(YOUNGSTER) II: 自己組織マップを用いたTESSデータの分野1-13における若い恒星変動の探索
- Authors: Matthew P. Battley, David J. Armstrong, Don Pollacco
- Abstract要約: 本論文は, トランジット型太陽系外惑星探査衛星(TESS)の観測初年度における若い恒星変動の探索に, 小保年自己組織化マップを用いた。
この技術は、若い楕円形二分体の信号と、恒星の変動から潜在的に遷移する物体の信号を分離するのに特に有効であることが判明した。
本稿では,若年星の分類と照準に対する機械学習に基づくアプローチを応用した,より広範なYOUNGSTERプログラムの第1段階について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Young exoplanets and their corresponding host stars are fascinating
laboratories for constraining the timescale of planetary evolution and
planet-star interactions. However, because young stars are typically much more
active than the older population, in order to discover more young exoplanets,
greater knowledge of the wide array of young star variability is needed. Here
Kohonen Self Organising Maps (SOMs) are used to explore young star variability
present in the first year of observations from the Transiting Exoplanet Survey
Satellite (TESS), with such knowledge valuable to perform targeted detrending
of young stars in the future. This technique was found to be particularly
effective at separating the signals of young eclipsing binaries and potential
transiting objects from stellar variability, a list of which are provided in
this paper. The effect of pre-training the Self-Organising Maps on known
variability classes was tested, but found to be challenging without a
significant training set from TESS. SOMs were also found to provide an
intuitive and informative overview of leftover systematics in the TESS data,
providing an important new way to characterise troublesome systematics in
photometric data-sets. This paper represents the first stage of the wider
YOUNGSTER program, which will use a machine-learning-based approach to
classification and targeted detrending of young stars in order to improve the
recovery of smaller young exoplanets.
- Abstract（参考訳）: 若い太陽系外惑星とそれに対応する主星は、惑星の進化と惑星と星の相互作用の時間スケールを制限する興味深い実験室である。
しかし、若い恒星は通常、より古い恒星よりも活発であるため、より若い太陽系外惑星を発見するために、若い恒星の多様性に関する幅広い知識が必要である。
ここで、コホネン自己組織マップ(soms)は、トランジット系太陽系外惑星調査衛星(tess)からの観測初年度に存在する若い恒星変動を探索するために使用され、将来、若い恒星を標的に分解する価値のある知識である。
この手法は、若い黄道のバイナリーのシグナルと、恒星の変動性から潜在的に通過する天体のシグナルを分離するのに特に有効であることが判明した。
自己組織マップの事前学習が既知の可変性クラスに与える影響はテストされたが,tessによる有意なトレーニングがなければ難しいことが判明した。
また、SOMは、TESSデータにおける残余体系の直感的で情報的な概要を提供し、フォトメトリックデータセットにおけるトラブル系統を特徴づける重要な新しい方法を提供する。
本報告は、より広い若い惑星の回復を改善するために、機械学習による若い星の分類と対象の退化のアプローチを用いて、より広い範囲のYUNGSTERプログラムの第1段階を示す。
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