論文の概要: Hunting for Polluted White Dwarfs and Other Treasures with Gaia XP Spectra and Unsupervised Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17667v1
• Date: Mon, 27 May 2024 21:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:11:29.063478
• Title: Hunting for Polluted White Dwarfs and Other Treasures with Gaia XP Spectra and Unsupervised Machine Learning
• Title（参考訳）: ガイアXPスペクトルと教師なし機械学習を用いた汚染された白ドワーフその他の宝物の探索
• Authors: Malia L. Kao, Keith Hawkins, Laura K. Rogers, Amy Bonsor, Bart H. Dunlap, Jason L. Sanders, M. H. Montgomery, D. E. Winget,
• Abstract要約: 太陽系外惑星物質によって汚染された白色小星 (WD) は、太陽系外惑星の内部を観測する機会を与える。 大気中の複数の金属を含むWDの数を大幅に増やすことを目標としている。 この選択法により, 大気中の5種以上の金属種を含む既知のWDの数が, 桁違いに増加する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: White dwarfs (WDs) polluted by exoplanetary material provide the unprecedented opportunity to directly observe the interiors of exoplanets. However, spectroscopic surveys are often limited by brightness constraints, and WDs tend to be very faint, making detections of large populations of polluted WDs difficult. In this paper, we aim to increase considerably the number of WDs with multiple metals in their atmospheres. Using 96,134 WDs with Gaia DR3 BP/RP (XP) spectra, we constructed a 2D map using an unsupervised machine learning technique called Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) to organize the WDs into identifiable spectral regions. The polluted WDs are among the distinct spectral groups identified in our map. We have shown that this selection method could potentially increase the number of known WDs with 5 or more metal species in their atmospheres by an order of magnitude. Such systems are essential for characterizing exoplanet diversity and geology.
• Abstract（参考訳）: 太陽系外惑星物質によって汚染された白色小星 (WD) は、太陽系外惑星の内部を直接観測する前例のない機会となる。 しかし、分光調査は明るさの制約によって制限されることが多く、WDは極めて暗くなり、汚染されたWDの大量検出が困難になる傾向にある。 本稿では, 大気中の複数の金属を含むWDの数を大幅に増やすことを目的としている。 ガイアDR3 BP/RP(XP)スペクトルを用いた96,134個のWDを用いて、一様マニフォールド近似・投影(UMAP)と呼ばれる教師なし機械学習技術を用いて、2次元マップを構築し、WDを識別可能なスペクトル領域に整理した。 汚染されたWDは、我々の地図で特定されたスペクトル群のうちの1つである。 この選択法により, 大気中の5種以上の金属種を含む既知のWDの数が, 桁違いに増加する可能性が示唆された。 このようなシステムは、外惑星の多様性と地質を特徴づけるのに不可欠である。

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