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:2507.12363

帮助 | 高级搜索

天体物理学 > 天体物理学的仪器与方法

arXiv:2507.12363 (astro-ph)
[提交于 2025年7月16日 ]

标题: 使用深度学习表征单次曝光双线光谱双星

标题: Using deep learning to characterize single-exposure double-line spectroscopic binaries

Authors:Avraham Binnenfeld, Samuel Lilek, Rami Nasser, Raja Giryes, Shay Zucker
摘要: 区分双线光谱双星(SB2s)的组分光谱并提取其恒星参数是一项复杂且计算量大的任务,通常需要跨越多个历元的观测数据,以代表不同的轨道相位。这对大型调查如盖亚(Gaia)或LAMOST来说尤其具有挑战性,因为每个目标可用的光谱数量通常不足以进行适当的光谱分离。我们提出了一种从单次曝光光谱观测中表征SB2组分的新方法。该工具使用深度神经网络来提取组成单次曝光的各个组分光谱的恒星参数,而无需显式地分离它们或提取它们的视向速度。神经网络是使用类似于盖亚RVS光谱的模拟数据进行训练、测试和验证的,这些数据将在即将发布的盖亚数据中提供给社区。我们预计该工具将对其分析有所帮助。
摘要: Distinguishing the component spectra of double-line spectroscopic binaries (SB2s) and extracting their stellar parameters is a complex and computationally intensive task that usually requires observations spanning several epochs that represent various orbital phases. This poses an especially significant challenge for large surveys such as Gaia or LAMOST, where the number of available spectra per target is often not enough for a proper spectral disentangling. We present a new approach for characterizing SB2 components from single-exposure spectroscopic observations. The proposed tool uses deep neural networks to extract the stellar parameters of the individual component spectra that comprise the single exposure, without explicitly disentangling them or extracting their radial velocities. The neural networks were trained, tested, and validated using simulated data resembling Gaia RVS spectra, which will be made available to the community in the coming Gaia data releases. We expect our tool to be useful in their analysis.
评论: 8页,6图。发表于A&A
主题: 天体物理学的仪器与方法 (astro-ph.IM) ; 太阳与恒星天体物理学 (astro-ph.SR)
引用方式: arXiv:2507.12363 [astro-ph.IM]
  (或者 arXiv:2507.12363v1 [astro-ph.IM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.12363
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Avraham Binnenfeld [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 16 日 16:07:37 UTC (595 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • 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.IM
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
astro-ph
astro-ph.SR

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