一种基于数据驱动的贝叶斯方法用于从早型星系的紫外-可见光谱中发现年轻恒星群
天体物理学
2009-11-13 v1
摘要
我们报告了一种新颖的贝叶斯建模技术的应用，虽然纯粹基于数据驱动，却具有可解释的物理结果，将作为高效数据挖掘工具。我们的研究基于早型星系的紫外至可见光谱（观测及合成）。我们构建了概率潜在变量架构，并采用严谨的贝叶斯方法求解从可用数据中获得的逆问题。我们方法的强大之处在于，它允许我们恢复因光谱覆盖不完整而缺失的部分数据，同时以原则方式处理观测误差。我们将该方法应用于21个已广泛研究的早型星系样本，这些星系已知其星形成历史。我们发现，基于数据驱动的贝叶斯建模允许我们识别出包含显著恒星群（年龄<~1 Gyr）的早型星系。这一方法因此将是自动发现各种有趣亚类星系的非常有用的工具。[略]
引用
@article{arxiv.astro-ph/0511503,
title = {A data-driven Bayesian approach for finding young stellar populations in early-type galaxies from their UV-optical spectra},
author = {L. A. Nolan and M. O. Harva and A Kaban and S. Raychaudhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/0511503},
year = {2009}
}
备注
19 pages, 15 figures, accepted for publication MNRAS