一种测量恒星自转的数据驱动技术

测量恒星自转速度是探究诸多驱动或受恒星角动量演化驱动的天体物理现象的有力手段。本文提出一种测量投影自转速度 $v\sin{i}$ 的新颖数据驱动方法。我们不直接测量谱线增宽，而是利用高分辨率光谱数据的大信息量来经验性地估计 $v\sin{i}$。我们改编了 The Cannon（Ness 等 2015）所奠定的框架，该框架利用高保真参考数据训练恒星通量随波长变化的生成模型，并可直接从其他恒星的光谱给出其参数与丰度估计。然而，我们不对通量随波长建模，而是对光谱的一阶导数建模，因我们预期谱线斜率会随 $v\sin{i}$ 变化。该技术计算高效，为在光谱巡天数据中快速估计大量恒星的 $v\sin{i}~$ 提供了途径。我们分析 SDSS APOGEE 光谱，构建由同一批恒星的高分辨率 California Kepler Survey 光谱所得高保真恒星参数估计所启发的模型。我们用该模型以每光谱几分之一秒的速度为 $27,000$ 条 APOGEE 光谱估计高达 $15\,km\,s^{-1}$ 的 $v\sin{i}~$。我们的估计与 APOGEE 的 $v\sin{i}~$ 估计一致，偏差在 $1.2\,km\,s^{-1}$ 以内。