Chronos：面向自洽恒星年龄尺度的贝叶斯分层锂-年龄模型。I. 在普尔亚德斯星团上的验证

背景。建立恒星 Population 的自洽年龄尺度需要物理上经过良好校准的 chronometer。其中，锂基诊断，特别是锂耗尽边界 (LDB)，为低质量恒星 Population 提供了其中最稳健的年龄约束。然而，其应用受制于异构的温度尺度和天体物理色散，特别是对于 FGK 恒星而言，由于旋转显著影响锂丰度，这一限制尤为突出。目的。作为构建自洽年龄尺度的第一步，我们的目标是构建 Chronos，即首个结合贝叶斯分层锂-年龄模型与基于恒星演化模型训练的神经网络的模型。方法。我们实现了一个贝叶斯分层模型，用于联合推断恒星有效温度、锂丰度以及星团的全局年龄。理论 LDB 由基于 BT--Settl 演化模型的预训练多层感知器提供。该模型包含 FGKM 恒星与全对流超低温恒星之间温度依赖的过渡，以及两个组成的 FGK 混合，以 accounts for rotation 引起的锂增强。我们将该方法应用于普尔亚德斯星团，并对合成数据集进行了验证。结果。对于普尔亚德斯星团，Chronos 提供的后验年龄分布集中在 $\mathrm{Age}=124.53_{-2.70}^{+3.34}$ Myr，与经典 LDB 估计一致，同时约束了全局和恒星级别的旋转参数。结论。本工作表明，锂基恒星年龄学可以被重构为一个连贯的分层推断问题，为对年轻 (1--600 Myr) 恒星 Population 进行年龄确定提供了一个灵活且统计上稳健的框架。