論文の概要: A Novel Application of Conditional Normalizing Flows: Stellar Age
Inference with Gyrochronology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08753v1
- Date: Mon, 17 Jul 2023 18:00:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 17:50:29.626562
- Title: A Novel Application of Conditional Normalizing Flows: Stellar Age
Inference with Gyrochronology
- Title（参考訳）: 条件付き正規化流の新しい応用:ジャイロクロノロジーを用いた恒星年齢推定
- Authors: Phil Van-Lane (1), Joshua S. Speagle (2 and 1 and 3 and 4), Stephanie
Douglas (5) ((1) Department of Astronomy & Astrophysics, University of
Toronto, Canada, (2) Department of Statistical Sciences, University of
Toronto, Canada, (3) Dunlap Institute of Astronomy & Astrophysics, University
of Toronto, Canada, (4) Data Sciences Institute, University of Toronto,
Canada, (5) Department of Physics, Lafayette College, United States)
- Abstract要約: データ駆動型アプローチは、他の標準手法に匹敵する精度でジャイロロノロジー年代を制約できることを示す。
この研究は、ジャイロロノロジー星年代測定の適用性を拡大する確率論的データ駆動解の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Stellar ages are critical building blocks of evolutionary models, but
challenging to measure for low mass main sequence stars. An unexplored solution
in this regime is the application of probabilistic machine learning methods to
gyrochronology, a stellar dating technique that is uniquely well suited for
these stars. While accurate analytical gyrochronological models have proven
challenging to develop, here we apply conditional normalizing flows to
photometric data from open star clusters, and demonstrate that a data-driven
approach can constrain gyrochronological ages with a precision comparable to
other standard techniques. We evaluate the flow results in the context of a
Bayesian framework, and show that our inferred ages recover literature values
well. This work demonstrates the potential of a probabilistic data-driven
solution to widen the applicability of gyrochronological stellar dating.
- Abstract（参考訳）: 恒星年齢は進化モデルの重要な構成要素であるが、低質量主系列星の観測は困難である。
この方法での未探究の解決策は、確率的機械学習手法をジャイロクロノロジー(ジャイロクロノロジー)に応用することである。
正確な分析ジャイロクロノロジーモデルの開発は困難であることが証明されているが、ここでは開放型星団からの測光データに条件付き正規化フローを適用し、データ駆動アプローチがジャイロクロノロジー年代を他の標準技術に匹敵する精度で制限できることを実証する。
我々は,ベイズフレームワークの文脈におけるフロー結果を評価し,推定年齢が文学的価値を十分に回復することを示す。
本研究は,ジャイロクロノロジー年代測定の適用可能性を広げる確率論的データ駆動ソリューションの可能性を示す。
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