論文の概要: Utilizing Machine Learning to Predict Host Stars and the Key Elemental Abundances of Small Planets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17563v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 19:00:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-26 15:20:35.484744
- Title: Utilizing Machine Learning to Predict Host Stars and the Key Elemental Abundances of Small Planets
- Title（参考訳）: 機械学習による小さな惑星の主星と主星の主成分の予測
- Authors: Amílcar R. Torres-Quijano, Natalie R. Hinkel, Caleb H. Wheeler III, Patrick A. Young, Luan Ghezzi, Augusto P. Baldo,
- Abstract要約: Mg、Si、Feは小さな惑星を形成する上で重要である。
我々は、小さな惑星をホストする恒星が、形成中の恒星と惑星の化学相互作用を示す多くの傾向を見出した。
我々は、将来のNASAミッションのターゲット選択において、太陽系外惑星形成における要素の重要性と機械学習が果たす役割について、その重要性を裏付けることを期待している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Stars and their associated planets originate from the same cloud of gas and dust, making a star's elemental composition a valuable indicator for indirectly studying planetary compositions. While the connection between a star's iron (Fe) abundance and the presence of giant exoplanets is established (e.g. Gonzalez 1997; Fischer & Valenti 2005), the relationship with small planets remains unclear. The elements Mg, Si, and Fe are important in forming small planets. Employing machine learning algorithms like XGBoost, trained on the abundances (e.g., the Hypatia Catalog, Hinkel et al. 2014) of known exoplanet-hosting stars (NASA Exoplanet Archive), allows us to determine significant "features" (abundances or molar ratios) that may indicate the presence of small planets. We test on three groups of exoplanets: (a) all small, R$_{P}$ $<$ 3.5 $R_{\oplus}$, (b) sub-Neptunes, 2.0 $R_{\oplus}$ $<$ R$_{P}$ $<$ 3.5 $R_{\oplus}$, and (c) super-Earths, 1.0 $R_{\oplus}$ $<$ R$_{P}$ $<$ 2.0 $R_{\oplus}$ -- each subdivided into 7 ensembles to test different combinations of features. We created a list of stars with $\geq90\%$ probability of hosting small planets across all ensembles and experiments ("overlap stars"). We found abundance trends for stars hosting small planets, possibly indicating star-planet chemical interplay during formation. We also found that Na and V are key features regardless of planetary radii. We expect our results to underscore the importance of elements in exoplanet formation and machine learning's role in target selection for future NASA missions: e.g., the James Webb Space Telescope (JWST), Nancy Grace Roman Space Telescope (NGRST), Habitable Worlds Observatory (HWO) -- all of which are aimed at small planet detection.
- Abstract（参考訳）: 恒星とその関連惑星は、同じガスと塵の雲に由来するため、恒星の元素組成は惑星の組成を間接的に研究するための貴重な指標となる。
恒星の鉄(Fe)の存在と巨大太陽系外惑星の存在との間の関係が確立されている(e g Gonzalez 1997; Fischer & Valenti 2005)が、小さな惑星との関係は未だ不明である。
Mg、Si、Feは小さな惑星を形成する上で重要である。
XGBoostのような機械学習アルゴリズムを採用することで、既知の太陽系外惑星をホストする恒星(NASA Exoplanet Archive)の豊富な惑星(Hypatia Catalog、Hinkel、al 2014)を訓練し、小さな惑星の存在を示す重要な「特徴」を決定できる。
我々は、外惑星の3つの群をテストする。
(a)すべての小さい R$_{P}$ $<$ 3.5 $R_{\oplus}$
(b) sub-Neptunes, 2.0 $R_{\oplus}$ $<$ R$_{P}$ $<$ 3.5 $R_{\oplus}$
(c) Super-Earths, 1.0 $R_{\oplus}$ $<$ R$_{P}$ $<$ 2.0 $R_{\oplus}$ -- それぞれ異なる機能の組み合わせをテストするために7つのアンサンブルに分割された。
我々は、全てのアンサンブルと実験で小さな惑星をホストする確率が$\geq90\%の恒星のリストを作った("overlap stars")。
我々は、小さな惑星をホストする恒星が、形成中の恒星と惑星の化学相互作用を示す多くの傾向を見出した。
また, 惑星半径に関係なく, NaとVが重要な特徴であることがわかった。
我々は、地球外惑星形成における要素の重要性と、将来のNASAミッションのターゲット選択における機械学習の役割、例えばジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST)、ナンシー・グレイス・ロマン宇宙望遠鏡(NGRST)、ハビタブル・ワールドス天文台(HWO)といった要素の重要性を明らかにすることを期待している。
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