Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > astro-ph > arXiv:2311.08944

帮助 | 高级搜索

天体物理学 > 太阳与恒星天体物理学

arXiv:2311.08944 (astro-ph)
[提交于 2023年11月15日 ]

标题: Gaia DR3中的冷矮星的大气参数

标题: Stellar Atmospheric Parameters for Cool Dwarfs in Gaia DR3

Authors:Cai-Xia Qu, A-Li Luo, Rui Wang, Hugh R. A. Jones, Bing Du, Xiang-Lei Chen, You-Fen Wang
摘要: 我们提供了来自盖亚DR3的1,806,921颗凉矮星的大气参数目录,这些凉矮星位于LAMOST凉矮星光谱参数覆盖的范围内:3200 K < T_{效率}< 4300 K,-0.8 < [M/H] < 0.2 dex,以及4.5 <log{g} < 5.5 dex。 我们的值是基于用修正尘埃后的多波段测光数据训练的机器学习模型得出的。 测光数据包括来自SDSS r、i、z波段的光学数据,来自2MASS J、H、K的近红外数据,以及来自ALLWISE W1、W2的中红外数据。 我们使用了随机森林和LightGBM两种机器学习模型,并发现两者的结果相似,对于T_{有效}、[M/H]和log {g}的误差离散度分别为68 K、0.22 dex和0.05 dex。 不同测光颜色的相对特征重要性评估显示,W1 -- W2对T_{效率}和log{g}最敏感,而J -- H对[M/H]最敏感。 我们发现我们的值与APOGEE有很好的一致性,但与作为盖亚DR3一部分提供的值显著不同。
摘要: We provide a catalogue of atmospheric parameters for 1,806,921 cool dwarfs from Gaia DR3 which lie within the range covered by LAMOST cool dwarf spectroscopic parameters: 3200 K < T_{eff}< 4300 K, -0.8 < [M/H] < 0.2 dex, and 4.5 <log{g} < 5.5 dex. Our values are derived based on Machine Learning models trained with multi-band photometry corrected for dust. The photometric data comprises of optical from SDSS r, i, z bands, near-infrared from 2MASS J, H, K and mid-infrared from ALLWISE W1, W2. We used both random forest and LightGBM machine learning models and found similar results from both with an error dispersion of 68 K, 0.22 dex, and 0.05 dex for T_{eff}, [M/H], and log {g}, respectively. Assessment of the relative feature importance of different photometric colors indicated W1 -- W2 as most sensitive to both T_{eff} and log{g}, with J -- H most sensitive to [M/H]. We find that our values show a good agreement with APOGEE, but are significantly different to those provided as part of Gaia DR3.
评论: 14页,12幅图,被ApJS接受
主题: 太阳与恒星天体物理学 (astro-ph.SR) ; 地球与行星天体物理学 (astro-ph.EP); 星系的天体物理学 (astro-ph.GA)
引用方式: arXiv:2311.08944 [astro-ph.SR]
  (或者 arXiv:2311.08944v1 [astro-ph.SR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.08944
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: A-Li Luo [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2023 年 11 月 15 日 13:29:05 UTC (1,874 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
astro-ph.SR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-11
切换浏览方式为:
astro-ph
astro-ph.EP
astro-ph.GA

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号