論文の概要: Inferring Stellar Parameters from Iodine-Imprinted Keck/HIRES Spectra
with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06839v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 19:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 21:10:26.148734
- Title: Inferring Stellar Parameters from Iodine-Imprinted Keck/HIRES Spectra
with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるヨウ素インプリントkeck/hiresスペクトルの恒星パラメータの推定
- Authors: Jude Gussman and Malena Rice
- Abstract要約: ヨウ素を印加したスペクトルから恒星パラメータや化学量の推定に機械学習を適用し,高精度かつ高精度に行うことができることを示す。
我々は、FGK星のヨウ素にインプリントされたスペクトルから、恒星パラメータと15の化学量を引き出す分光パイプライン、Cannon HIRES Iodine Pipeline (CHIP)を公開している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The properties of exoplanet host stars are traditionally characterized
through a detailed forward-modeling analysis of high-resolution spectra.
However, many exoplanet radial velocity surveys employ iodine-cell-calibrated
spectrographs, such that the vast majority of spectra obtained include an
imprinted forest of iodine absorption lines. For surveys that use iodine cells,
iodine-free "template" spectra must be separately obtained for precise stellar
characterization. These template spectra often require extensive additional
observing time to obtain, and they are not always feasible to obtain for faint
stars. In this paper, we demonstrate that machine learning methods can be
applied to infer stellar parameters and chemical abundances from
iodine-imprinted spectra with high accuracy and precision. The methods
presented in this work are broadly applicable to any iodine-cell-calibrated
spectrograph. We make publicly available our spectroscopic pipeline, the Cannon
HIRES Iodine Pipeline (CHIP), which derives stellar parameters and 15 chemical
abundances from iodine-imprinted spectra of FGK stars and which has been set up
for ease of use with Keck/HIRES spectra. Our proof-of-concept offers an
efficient new avenue to rapidly estimate a large number of stellar parameters
even in the absence of an iodine-free template spectrum.
- Abstract（参考訳）: 恒星外惑星の性質は、伝統的に高分解能スペクトルの詳細な前方モデリング分析によって特徴づけられる。
しかし、多くの太陽系外惑星の放射速度調査では、ヨウ素の吸収線をインプリントした森林を含むスペクトルの大部分をヨウ素セル校正分光法を用いている。
ヨウ素細胞を使用するサーベイでは、ヨウ素を含まない「テンプレート」スペクトルは、正確な恒星のキャラクタリゼーションのために別々に取得する必要がある。
これらのテンプレートスペクトルは、しばしば取得するために追加の観測時間を必要とするため、暗く見える恒星を得るためには必ずしも得られない。
本稿では,ヨウ素インプリントスペクトルから恒星パラメータと化学量の推定に,高精度かつ高精度な機械学習手法を適用することを実証する。
この研究で示された方法は、ヨウ素セル校正分光法に広く適用できる。
当社の分光パイプラインであるキャノンは、fgk星のヨウ素インプリントスペクトルから恒星パラメータと15の化学存在量を引き出すヨウ素パイプライン(chip)を採用しており、ケック/ヒルズスペクトルで使用しやすいように設定されている。
我々の概念実証は、ヨードフリーテンプレートスペクトルが存在しない場合でも、多数の恒星パラメータを迅速に推定する効率的な新しい道を提供する。
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