星震学数据的高斯过程建模

恒星振荡的测量特性可以为恒星的内部结构和成分提供强有力的约束。要开始这一过程，必须从观测数据（通常是恒星亮度或径向速度的时间序列）中提取振荡频率。本文引入了一个概率模型，用于从数据中推断恒星振荡模式的频率和振幅，假设振荡具有一定的周期性特征，但可能并非严格正弦。实际上，我们对时间序列拟合阻尼振荡，因此也恢复了模式的寿命。虽然这种方法对于长时间序列（>1500个点）计算量很大，但它至少应该能够改进对亚巨星和红巨星中类太阳振荡的观测分析，以及对半规则恒星的稀疏观测（此时时间序列中的点数通常较少）的分析。该方法在模拟数据上进行了演示，然后应用于红巨星长蛇座ξ的径向速度测量，以95%的后验概率得出模式寿命在0.41到2.65天之间。模式间的大频率间隔存在歧义，但我们认为，基于径向速度数据和恒星在赫罗图中的位置，最合理的值是6.3微赫兹。