要約
コンテキストブロブ検出は天文学ではよくある問題である。例えば、銀河系内の星の年齢と金属量の分布を観測から推定する恒星人口モデリングがあります。このような場合、ブロブはその場で生まれた星と衛星から付加された星に対応し、ブロブ検出の課題はこれらの成分を分離することです。しかし、未分解星系のスペクトルから推定される恒星数分布のように、分布に大きな不確かさがある場合、困難が伴います。現在のところ、このような不確実性を考慮したブロブ検出の手法は存在しません。目的本研究では、恒星系の積分光スペクトルの恒星個体数モデリングの文脈で開発された、不確実性を考慮したブロブ検出のための方法を紹介する。方法ULoGと呼ばれる古典的なラプラシアンオブガウシアン法の不確実性を考慮したブロブ検出のための理論と計算ツールを開発する。これは、様々なスケールを考慮した重要なブロブ（塊）を特定するものです。ULoGを恒星集団モデリングに適用するための前提条件として、スペクトルモデリングにおける不確実性の計算を効率的に行う方法を紹介する。この方法は、切断特異値分解とマルコフ連鎖モンテカルロサンプリング(SVD-MCMC)に基づいている。結果は以下の通り。この方法を星団M54のデータに適用した。SVD-MCMCの推論は標準的なMCMCの推論と一致するが、計算が5-10倍速くなることを示す。ULoGをM54の推定された年齢・金属度分布に適用し、その星の中に2つか3つの有意で異なる集団があることを確認しました。
要約(オリジナル)
Context. Blob detection is a common problem in astronomy. One example is in stellar population modelling, where the distribution of stellar ages and metallicities in a galaxy is inferred from observations. In this context, blobs may correspond to stars born in-situ versus those accreted from satellites, and the task of blob detection is to disentangle these components. A difficulty arises when the distributions come with significant uncertainties, as is the case for stellar population recoveries inferred from modelling spectra of unresolved stellar systems. There is currently no satisfactory method for blob detection with uncertainties. Aims. We introduce a method for uncertainty-aware blob detection developed in the context of stellar population modelling of integrated-light spectra of stellar systems. Methods. We develop theory and computational tools for an uncertainty-aware version of the classic Laplacian-of-Gaussians method for blob detection, which we call ULoG. This identifies significant blobs considering a variety of scales. As a prerequisite to apply ULoG to stellar population modelling, we introduce a method for efficient computation of uncertainties for spectral modelling. This method is based on the truncated Singular Value Decomposition and Markov Chain Monte Carlo sampling (SVD-MCMC). Results. We apply the methods to data of the star cluster M54. We show that the SVD-MCMC inferences match those from standard MCMC, but are a factor 5-10 faster to compute. We apply ULoG to the inferred M54 age/metallicity distributions, identifying between 2 or 3 significant, distinct populations amongst its stars.
arxiv情報
| 著者 | Prashin Jethwa,Fabian Parzer,Otmar Scherzer,Glenn van de Ven |
| 発行日 | 2022-08-11 15:34:27+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |