論文の概要: Modelling stellar activity with Gaussian process regression networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06627v1
• Date: Fri, 13 May 2022 13:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 17:33:48.498282
• Title: Modelling stellar activity with Gaussian process regression networks
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰ネットワークを用いた恒星活動のモデル化
• Authors: J. D. Camacho, J. P. Faria and P. T. P. Viana
• Abstract要約: HARPS-N太陽分光観測を用いて、この枠組みがRVデータと従来の恒星活動指標を共同でモデル化できることを実証した。 我々は、RVと恒星活動時系列の相関関係を数日の間隔で最大にし、時系列における非定常行動の証拠を見いだす。
• 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: Stellar photospheric activity is known to limit the detection and characterisation of extra-solar planets. In particular, the study of Earth-like planets around Sun-like stars requires data analysis methods that can accurately model the stellar activity phenomena affecting radial velocity (RV) measurements. Gaussian Process Regression Networks (GPRNs) offer a principled approach to the analysis of simultaneous time-series, combining the structural properties of Bayesian neural networks with the non-parametric flexibility of Gaussian Processes. Using HARPS-N solar spectroscopic observations encompassing three years, we demonstrate that this framework is capable of jointly modelling RV data and traditional stellar activity indicators. Although we consider only the simplest GPRN configuration, we are able to describe the behaviour of solar RV data at least as accurately as previously published methods. We confirm the correlation between the RV and stellar activity time series reaches a maximum at separations of a few days, and find evidence of non-stationary behaviour in the time series, associated with an approaching solar activity minimum.
• Abstract（参考訳）: 恒星の光球活動は太陽系外惑星の検出とキャラクタリゼーションを制限することが知られている。 特に、太陽のような恒星周辺の地球のような惑星の研究には、放射速度(rv)測定に影響を及ぼす恒星活動現象を正確にモデル化できるデータ分析方法が必要である。 ガウス過程回帰ネットワーク(gprns)は、ベイズニューラルネットワークの構造的性質とガウス過程の非パラメトリックな柔軟性を組み合わせた同時時系列解析の原理的アプローチを提供する。 3年間にわたるHARPS-N太陽分光観測を用いて、この枠組みがRVデータと従来の恒星活動指標を共同でモデル化できることを実証した。 我々は、最も単純なgprn構成のみを考えるが、太陽rvデータの振る舞いを少なくとも以前公開された方法と同じくらい正確に記述することができる。 我々は、RVと恒星活動時系列の相関関係を数日の間隔で最大に確認し、接近する太陽活動最小値に付随する時系列における非定常挙動の証拠を見いだした。

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