利用高斯过程解耦时间序列光谱：在径向速度分析中的应用
太阳与恒星天体物理
2017-05-10 v1 地球与行星天体物理
天体物理仪器与方法
摘要
通过对恒星及其伴星的光谱监测来测量径向速度变化，对于广泛的 Astrophysics 领域至关重要，它提供了访问决定恒星演化所有阶段的基本物理性质的途径，并促进行星系统的定量研究。然而，将这些测量转化为对轨道架构和各个分量光谱的约束可能是一个严峻的挑战，特别是对于极端通量比系统和相对低灵敏度的观测。高斯过程定义了灵活连续函数的采样分布，非常适用于建模恒星光谱，从而能够在时间序列光谱中有效地搜索伴星谱线。我们引入了一种新的光谱解耦技术，该技术同时探索轨道参数和内禀静止系恒星光谱的后验分布，而无需调用互相关模板。为了展示其潜力，我们将此技术应用于中 M 型矮星双星 LP661-13 的红光时间序列光谱。我们报告了比传统径向速度分析精度更高的轨道参数，并成功重构了主星和伴星的光谱。我们讨论了该技术在其他恒星和系外行星径向速度技术中的潜在应用，以及对时间变化光谱的扩展。本分析中使用的代码作为开源 Python 包免费提供。
引用
@article{arxiv.1702.05652,
title = {Disentangling Time Series Spectra with Gaussian Processes: Applications to Radial Velocity Analysis},
author = {Ian Czekala and Kaisey S. Mandel and Sean M. Andrews and Jason A. Dittmann and Sujit K. Ghosh and Benjamin T. Montet and Elisabeth R. Newton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.05652},
year = {2017}
}
备注
submitted to ApJ