利用XP光谱对大规模盖亚白矮星样本进行分类和参数化
摘要：高精度恒星测光和恒星位置测量数据促进了巨大的科学发现，但是仅凭这些数据难以准确确定白矮星的光谱类型和物理参数。最新的Gaia数据发布（DR3）提供了更详细的信息，包括径向速度数据、恒星多重性信息和选定样本恒星的XP光谱。我们利用这些XP光谱和合成光度计算的数据，通过机器学习技术对100,000颗白矮星进行分类，并应用自动光谱拟合程序测量其物理参数，从而估计出白矮星的质量和半径。我们展示了这项工作的结果，证明了对如此大规模100,000颗星的分类和参数化的能力。我们描述了从这一数据集中可以获得的有关白矮星群体的信息，并探讨了该过程的不确定性和数据集的限制。
作者：O. Vincent, M.A. Barstow, S. Jordan, C. Mander, P. Bergeron, P. Dufour
论文ID：2308.05572
分类：Solar and Stellar Astrophysics
分类简称：astro-ph.SR
提交时间：2023-09-01