深层化学标记——利用图注意力网络在化学空间中识别星系团和运动群体
星系天体物理
2025-10-29 v1 太阳与恒星天体物理
摘要
重建银河系的形成历史受到星际迁移的阻碍，这会抹去运动学的诞生特征。相反，恒星的化学丰度保持稳定，可用于通过化学标记将星星追溯到其诞生环境。本研究旨在通过开发一种方法，利用运动学和年龄信息来增强化学空间中的聚类，同时保持化学的基础。我们实现了一个图注意力自编码器，将恒星作为节点，化学特征为属性，根据轨道相似性和年龄将其相连。该网络学习一个“informed”化学空间，以突出一致的群体。应用于约47,000颗 APOGEE 薄盘恒星，该方法识别出282个星系群。其中，五个中的六个开放性星系团成功恢复。其他群体与已知的运动群体 Arch/Hat、Sirius、Hyades 和 Hercules 一致。我们的方法实现了以化学为基础，却受运动学和年龄信息驱动的化学标记。它显著改进了一致星体群体的识别，为未来的大规模星体考古工作提供了框架。
引用
@article{arxiv.2509.18268,
title = {Deep chemical tagging -- Identifying open clusters and moving groups in chemical space with graph attention networks},
author = {Lorenzo Spina and Milan Quandt Rodriguez and Laura Magrini and Leda Berni and Sara Lucatello and Marco Canducci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18268},
year = {2025}
}
备注
12 pages, 8 figures, accepted for publication in A&A