論文の概要: Signatures of planets and Galactic subpopulations in solar analogs. Precise chemical abundances with neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20345v1
- Date: Wed, 25 Jun 2025 11:55:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:42:51.63619
- Title: Signatures of planets and Galactic subpopulations in solar analogs. Precise chemical abundances with neural networks
- Title(参考訳): 太陽アナログにおける惑星と銀河サブ集団のシグナチャ : ニューラルネットワークによる精密化学量
- Authors: Giulia Martos, Jorge Meléndez, Lorenzo Spina, Sara Lucatello,
- Abstract要約: 我々はPythonを用いたニューラルネットワーク(NN)アルゴリズムを開発し、99個のソーラーツインとソーラーアナログのサンプルのパラメーターを得た。
その結果、太陽は太陽アナログの89%よりも屈折率に劣っていることがわかった。
また、太陽アナログに3つのサブポピュレーションが存在する可能性が見出された: 1つのCu-リッチ、1つのCu-ポール、そして最後の1つはNaでわずかに古くて貧弱である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The aim of this work is to obtain precise atmospheric parameters and chemical abundances automatically for solar twins and analogs to find signatures of exoplanets, as well as to assess how peculiar the Sun is compared to these stars and to analyze any possible fine structures in the Galactic thin disk. We developed a neural network (NN) algorithm using Python to obtain these parameters for a sample of 99 solar twins and solar analogs previously studied in the literature from normalized high-quality spectra from HARPS, with a resolving power of R $\sim$ 115000 and a signal-to-noise ratio S/N > 400. We obtained precise atmospheric parameters and abundance ratios [X/Fe] of 20 chemical elements (Li, C, O, Na, Mg, Al, Si, S, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Y, and Ba). The results are in line with the literature, with average differences and standard deviations of $(2 \pm 27)$ K for T$_{\rm eff}$, $(0.00 \pm 0.06)$ dex for log g, $(0.00 \pm 0.02)$ dex for [Fe/H], $(-0.01 \pm 0.05)$ km s$^{-1}$ for microturbulence velocity, $(0.02 \pm 0.08)$ km s$^{-1}$ for the macro turbulence velocity, and $(-0.12 \pm 0.26)$ km s$^{-1}$ for the projected rotational velocity (vsin$i$). Regarding the chemical abundances, most of the elements agree with the literature within 0.01 - 0.02 dex. The abundances were corrected from the effects of the Galactic chemical evolution and analyzed with the condensation temperature (T$_{\rm cond}$) to verify whether the stars presented depletion of refractories compared to volatiles. We found that the Sun is more depleted in refractory elements compared to volatiles than 89% of the studied solar analogs, with a significance of 9.5$\sigma$ when compared to the stars without detected exoplanets. We also found the possible presence of three subpopulations in the solar analogs: one Cu-rich, one Cu-poor, and the last one slightly older and poor in Na.
- Abstract(参考訳): 本研究の目的は、太陽双対とアナログが太陽系外惑星の符号を見つけるために、正確な大気パラメータと化学量を自動的に取得することであり、また、太陽がこれらの恒星と比較されているかを評価し、ギャラクティックの薄い円盤のあらゆる微細構造を解析することである。
我々は,HARPSの正規化高品位スペクトルから以前に研究された99個のソーラーツインとソーラーアナログのサンプルに対して,Pythonを用いたニューラルネットワーク(NN)アルゴリズムを開発し,R$\sim$ 115,000と信号対雑音比S/N> 400の解能を得た。
20種類の化学元素(Li, C, O, Na, Mg, Al, Si, S, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Co, Ni, Cu, Zn, Y, Ba)の正確な大気パラメータと存在比[X/Fe]を得た。
平均的な違いと標準偏差は、T$_{\rm eff}$, $(0.00 \pm 0.06)$ dex for log g, $(0.00 \pm 0.02)$ dex for [Fe/H], $(-0.01 \pm 0.05)$ km s$^{-1}$ for microturbulence velocity, $(0.02 \pm 0.08)$ km s$^{-1}$ for the macro turbulence velocity, $(-0.12 \pm 0.26)$ km s$^{-1}$ for the projected rotational velocity (vsin$i)$ km s$^{-1}$である。
化学量については、ほとんどの元素は0.01 - 0.02 dex以内の文献と一致している。
銀河の化学進化の影響を補正し、凝縮温度(T$_{\rm cond}$)で解析し、星がボラティルと比較して屈折率の低下を示したかどうかを確認した。
太陽は、観測された太陽系外惑星が検出されていない恒星に比べて9.5$\sigma$という値で、太陽アナログの89%のボラティルよりも屈折率で劣化していることがわかった。
また、太陽アナログに3つのサブポピュレーションが存在する可能性が見出された: 1つのCu-リッチ、1つのCu-ポール、そして最後の1つはNaでわずかに古くて貧弱である。
関連論文リスト
- A Machine-Learning Compositional Study of Exoplanetary Material Accreted Onto Five Helium-Atmosphere White Dwarfs with $\texttt{cecilia}$ [1.5962710045501871]
我々は、金属汚染された5つのHe-大気白色小星の物理パラメータと光球組成を決定するために、機械学習パイプライン$textttcecilia$の最初の応用を提示する。
これらの汚染物質のバルク組成は, プリミティブCIコンドライトとほぼ一致しており, 1-2$sigma$である。
将来的には、広い分野の天文学的な調査によって数百万の一般のWDスペクトルが科学コミュニティに届けられるようになるため、$textttcecilia$は汚染されたWDの幅広い研究を解き放つことを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-09T17:59:50Z) - Analytical Correlation in the H$_{2}$ Molecule from the Independent Atom Ansatz [49.1574468325115]
全エネルギー関数はH-H結合を正しく解離させ、強い結合計算コストでの実験に対して0.002$rA$, 0.19 eV, 13 cm-1$の絶対誤差を与える。
化学結合の形成は、準直交原子状態のハイトラー・ロンドン共鳴によるもので、その結合の運動エネルギーや電荷蓄積に寄与しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T21:21:42Z) - Towards the "puzzle" of Chromium dimer Cr$_2$: predicting the Born-Oppenheimer rovibrational spectrum [44.99833362998488]
本稿では、Cr$$$二量体の状態のポテンシャルエネルギー曲線をX1Sigma+$で計算する。
核間距離の全体に対して初めてR$が発見された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-06T17:00:12Z) - Benchmark Computations of Nearly Degenerate Singlet and Triplet states of N-heterocyclic Chromophores : I. Wavefunction-based Methods [0.0]
我々は,シクラジンの集合における励起エネルギーの予測における電子相関の役割について検討した。
実験では、正と負の両方が実験誤差バー内にある、ほぼ縮退したレベルが示されている。
本稿では,より安価な理論を確立するためのベンチマーク数値を作成することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T12:54:23Z) - Temperature Sensitivity of $^{14}\mathrm{NV}$ and $^{15}\mathrm{NV}$
Ground State Manifolds [0.0]
2つの窒素同位体に対するダイヤモンド中の窒素空孔中心基底状態における電子および核スピン遷移周波数を測定した。
室温近傍のm_s = 0$スピン多様体内の核スピン遷移の温度依存性は、14mathrmNV$が0.52(1) ppm/K、15mathrmNV$が-1.1(1) ppm/Kである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-23T06:44:15Z) - The SZ flux-mass ($Y$-$M$) relation at low halo masses: improvements
with symbolic regression and strong constraints on baryonic feedback [2.436653298863297]
AGNと超新星のフィードバックは、CMBサーベイによるハロのSZフラックスの総合的な測定に影響を与える可能性がある。
低質量のフィードバックプロセスに対してより堅牢な$Y-M$関係の類似を探索する。
この結果は,今後のSZ調査を用いて,バリオニクスフィードバックの性質を制約する上で有用である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-05T18:00:00Z) - Photonic indistinguishability of the tin-vacancy center in
nanostructured diamond [41.74498230885008]
ダイヤモンド中のスズ空孔中心は、高い量子効率のため、スピン光子界面を約束している。
共鳴励起スズ空洞中心から99.7+0.3_-2.5%の純度と63(9)%の非識別性を有する単一光子の発生を報告した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T12:38:44Z) - Satellite galaxy abundance dependency on cosmology in Magneticum
simulations [101.18253437732933]
宇宙論的パラメータに基づく衛星量のエミュレータを構築した。
A$ と $beta$ はたとえ弱いとしても、宇宙的パラメータに依存する。
また、衛星の宇宙論の依存性は、フル物理シミュレーション(FP)、ダークマターシミュレーション(DMO)、非放射性シミュレーション(非放射性シミュレーション)の違いも示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T18:00:02Z) - Machine Learning for automatic identification of new minor species [1.617647375371818]
未監視の機械学習に基づく新しい手法を提案し,新しい小種を自動的に検出する。
我々は,データ量スペクトルと源スペクトルの線形混合により,データセットの非線形性を近似する。
私たちのアプローチでは、ノイズレベルの1.5倍の104ドルから100ドルの隠されたスペクトルで存在する化合物を検出できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T09:51:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。