Neue Methode kann binäre Kontaktparameter für große photometrische Vermessungen schnell ableiten

Ein Kontaktdoppelstern ist ein stark wechselwirkendes Doppelsternsystem mit zwei mit Roche-Keulen gefüllten Komponentensternen, und es gibt eine gemeinsame Hülle um die Komponentensterne.

Mit der Veröffentlichung von Tausenden von Lichtkurven von Kontakt-Binärdateien dauert es typischerweise mehrere Stunden oder Tage, bis die aktuellen Methoden die Parameter von Kontakt-Binärdateien ableiten.

Dr. Ding Xu und Prof. Ji Kaifan von den Yunnan-Observatorien der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS) haben in Zusammenarbeit mit Li Xuzhi von der University of Science and Technology of China eine auf maschinellem Lernen basierende Methode vorgeschlagen, um die schnell zu erhalten Parameter und Fehler von Kontaktbinärdateien.

Diese Studie wurde veröffentlicht in Das Astronomische Journal am 18. Okt.

Die Forscher verwendeten zunächst ein neuronales Netzwerk (NN), um die Zuordnungsbeziehung zwischen den Parametern der Kontaktdoppelsterne und den Lichtkurven herzustellen, und erhielten ein Modell ohne den Einfluss des dritten Lichts und ein Modell mit dem Einfluss des dritten Lichts. beziehungsweise.

Der Fehler der von diesen beiden Modellen erzeugten Lichtkurven beträgt weniger als ein Tausendstel der Größenordnung, und die Parameter und entsprechenden Fehler der Kontaktbinärdateien können schnell durch Kombinieren des Markov-Ketten-Monte-Carlo-Algorithmus (MCMC) erhalten werden. Verglichen mit den herkömmlichen Verfahren erfüllt dieses Verfahren nicht nur die Genauigkeitsanforderungen, sondern verbessert auch die Geschwindigkeit um vier Größenordnungen unter den gleichen Laufbedingungen.

Dieses Verfahren ermöglicht es, die Parameter einer großen Anzahl von Kontaktbinärdateien abzuleiten. Als nächstes werden die Forscher eine statistische Analyse der Kontaktdoppelsterne in den TESS-Durchmusterungsdaten des Weltraumteleskops und den ZTF-Durchmusterungsdaten des Bodenteleskops durchführen.