A Machine-Learning Compositional Study of Exoplanetary Material Accreted Onto Five Helium-Atmosphere White Dwarfs with $\texttt{cecilia}$

要約

機械学習（ML）パイプライン$ \ texttt {cecilia} $の最初のアプリケーションを提示して、5つの金属汚染されたHe-Atmosphere白色小人の物理的パラメーターと光球体構成を決定します。
これを実現するために、$ \ textit {sdss} $（r = 2,000）および$ \ textit {keck/esi} $（r = 4,500）光スペクトルに合わせてジョイントと反復的なベイジアンフィットを実行します。
私たちの分析は、従来のWD分析技術（$ \ $ 0.20 DEX）と同様の予測精度で、大気中の少なくとも2つの$-$-$と最大6ドルの化学元素の存在量を測定します。
検出された重元素の最大数を持つ白い小人は、SDSS J0859 $+$ 5732およびSDSS J2311 $ – $ 0041です。
すべてのシステムについて、それらの汚染物質のバルク組成は、原始CIコンドライトの大量組成と1-2 $ \ sigma $以内のものとほぼ一致していることがわかります。
また、SDSS J0859 $+$ 5732およびSDSS J2311 $-$ 0041の統計的に有意な酸素過剰の証拠を見つけます。
将来的には、広場の天文調査が科学コミュニティに何百万もの公共のWDスペクトルを提供するにつれて、$ \ texttt {cecilia} $は、汚染されたWDの人口全体の研究のロックを解除することを目指しており、したがって、胞子組成の統計的知識を改善するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

We present the first application of the Machine Learning (ML) pipeline $\texttt{cecilia}$ to determine the physical parameters and photospheric composition of five metal-polluted He-atmosphere white dwarfs without well-characterised elemental abundances. To achieve this, we perform a joint and iterative Bayesian fit to their $\textit{SDSS}$ (R=2,000) and $\textit{Keck/ESI}$ (R=4,500) optical spectra, covering the wavelength range from about 3,800\r{A} to 9,000\r{A}. Our analysis measures the abundances of at least two $-$and up to six$-$ chemical elements in their atmospheres with a predictive accuracy similar to that of conventional WD analysis techniques ($\approx$0.20 dex). The white dwarfs with the largest number of detected heavy elements are SDSS J0859$+$5732 and SDSS J2311$-$0041, which simultaneously exhibit O, Mg, Si, Ca, and Fe in their $\textit{Keck/ESI}$ spectra. For all systems, we find that the bulk composition of their pollutants is largely consistent with those of primitive CI chondrites to within 1-2$\sigma$. We also find evidence of statistically significant ($>2\sigma$) oxygen excesses for SDSS J0859$+$5732 and SDSS J2311$-$0041, which could point to the accretion of oxygen-rich exoplanetary material. In the future, as wide-field astronomical surveys deliver millions of public WD spectra to the scientific community, $\texttt{cecilia}$ aspires to unlock population-wide studies of polluted WDs, therefore helping to improve our statistical knowledge of extrasolar compositions.

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