使用MCMC对类太阳振荡器进行贝叶斯峰值打包：综合指南
太阳与恒星天体物理
2015-03-17 v1 天体物理仪器与方法
摘要
背景：随着NASA开普勒任务的出现，星震学进入了一个新时代。现在可以获得前所未有的长时间、连续、高质量的光度观测，这刺激了许多创新分析工具套件的开发。目的：类太阳振荡的功率谱是恒星结构和演化的取之不尽的信源。因此，需要稳健的方法来推断单个振荡模式参数和描述非共振特征的参数，从而使地震学解释成为可能。方法：我们提供了一个关于实现贝叶斯峰值打包工具的综合指南，该工具采用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)。除了通过贝叶斯定理能够纳入相关的先验信息外，该工具还允许获得每个拟合参数的边际概率密度函数。我们将此工具应用于几个最近的星震学数据集，即对HD 49933的CoRoT观测以及在对南河三进行的一次地面观测活动期间获得的数据。结果：所开发的方法不仅在提取振荡频率的传统情况下表现非常出色，而且在传统方法遇到困难的极限情况下也表现良好。此外，它提供了一种严格的方法来比较竞争模型(例如脊线识别)与星震学数据。
引用
@article{arxiv.1101.0084,
title = {Bayesian peak-bagging of solar-like oscillators using MCMC: A comprehensive guide},
author = {R. Handberg and T. L. Campante},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.0084},
year = {2015}
}
备注
Accepted for publication in A&A