超越二维质量-半径关系：一种用于高维行星样本表征的非参数概率框架
摘要
理解行星整体成分的基础在于其质量与半径之间的关系，而对于大多数系外行星而言，这两个性质通常无法同时获知。然而，尽管以往许多研究对行星质量与半径之间的二维关系进行了建模，这种方法在很大程度上忽略了可能影响了行星形成与演化的其他性质上的依赖关系。在本工作中，我们将现有的非参数概率框架 \texttt{MRExo} 扩展至联合建模二维以上的分布。我们更新后的框架现在可同时建模多达四个观测量，同时还纳入了数据中的非对称测量不确定度与上限值。我们针对三个科学案例展示了这种多维方法的潜力：(i) 对行星质量、半径、入射通量与恒星质量进行四维联合拟合，暗示行星整体密度在入射通量与恒星质量上发生变化；(ii) 对 California Kepler Survey 样本进行三维拟合，展示行星半径谷如何随不同恒星质量演化；以及 (iii) 对 Lupus 中的一组 II 型原行星盘进行二维拟合，同时纳入尘埃质量测量中的上限值。此外，我们采用自助法(bootstrap)与蒙特卡洛(Monte-Carlo)采样来量化有限样本量以及测量不确定度对预测量的影响。我们用这些改动更新了现有的开源且用户友好的 \texttt{MRExo} \texttt{Python} 包，使用户能够将这一高度灵活的框架应用于超出我们此处所示的各种数据集。
引用
@article{arxiv.2308.10615,
title = {Beyond 2-D Mass-Radius Relationships: A Nonparametric and Probabilistic Framework for Characterizing Planetary Samples in Higher Dimensions},
author = {Shubham Kanodia and Matthias Y. He and Eric B. Ford and Sujit K. Ghosh and Angie Wolfgang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10615},
year = {2023}
}
备注
Accepted in ApJ. Updated MRExo package and sample scripts available here: https://github.com/shbhuk/mrexo/tree/v1.0dev. Package will be released on PyPI (pip) along with full documentation upon publication in ApJ