論文の概要: Sequencing Silicates in the IRS Debris Disk Catalog I: Methodology for Unsupervised Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01484v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 19:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:40.241242
• Title: Sequencing Silicates in the IRS Debris Disk Catalog I: Methodology for Unsupervised Clustering
• Title（参考訳）: IRS Debris Disk Catalog I: Unsupervised Clustering の方法
• Authors: Cicero X. Lu, Tushar Mittal, Christine H. Chen, Alexis Y. Li, Kadin Worthen, B. A. Sargent, Carey M. Lisse, G. C. Sloan, Dean C. Hines, Dan M. Watson, Isabel Rebollido, Bin B. Ren, Joel D. Green,
• Abstract要約: デブリディスクは、親体の鉱物学的組成にユニークな窓を提供する。 $textttCLUES$は、新しい、非パラメトリックで完全に解釈可能な機械学習スペクトル分析ツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Debris disks, which consist of dust, planetesimals, planets, and gas, offer a unique window into the mineralogical composition of their parent bodies, especially during the critical phase of terrestrial planet formation spanning 10 to a few hundred million years. Observations from the $\textit{Spitzer}$ Space Telescope have unveiled thousands of debris disks, yet systematic studies remain scarce, let alone those with unsupervised clustering techniques. This study introduces $\texttt{CLUES}$ (CLustering UnsupErvised with Sequencer), a novel, non-parametric, fully-interpretable machine-learning spectral analysis tool designed to analyze and classify the spectral data of debris disks. $\texttt{CLUES}$ combines multiple unsupervised clustering methods with multi-scale distance measures to discern new groupings and trends, offering insights into compositional diversity and geophysical processes within these disks. Our analysis allows us to explore a vast parameter space in debris disk mineralogy and also offers broader applications in fields such as protoplanetary disks and solar system objects. This paper details the methodology, implementation, and initial results of $\texttt{CLUES}$, setting the stage for more detailed follow-up studies focusing on debris disk mineralogy and demographics.
• Abstract（参考訳）: 塵、惑星、惑星、ガスからなるデブリディスクは、特に10億年から数億年にわたる地球惑星形成の臨界期において、親天体の鉱物学的組成に固有の窓を提供する。 宇宙望遠鏡は何千ものデブリの円盤を公開しているが、体系的な研究は乏しい。 この研究では、デブリディスクのスペクトルデータを解析・分類するために設計された、新しい非パラメトリックで完全に解釈可能な機械学習スペクトル解析ツールである$\texttt{CLUES}$ (Clustering UnsupErvised with Sequencer)を紹介した。 $\texttt{CLUES}$は、複数の教師なしクラスタリング手法とマルチスケール距離尺度を組み合わせることで、新しいグルーピングとトレンドを識別し、これらのディスク内の組成多様性と物理過程に関する洞察を提供する。 我々の分析により、デブリ円盤鉱物学において広大なパラメータ空間を探索することができ、また原始惑星円盤や太陽系の天体などの分野にも幅広い応用が期待できる。 本稿では, 破片円盤鉱物学と人口統計学に焦点をあてた詳細なフォローアップ研究の舞台となる, $\texttt{CLUES}$の方法論, 実装, および初期結果について述べる。

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