高斯过程模型对活跃恒星周围巨行星性质推断的影响

近期发展的能够区分径向速度（RV）观测中恒星活动信号与动力学信号的统计方法，促进了围绕年轻恒星运行的行星的发现与表征。其中一种技术，即高斯过程（GP）回归，已被经常用于改进对越来越多行星的探测，但该模型在缓解恒星活动影响方面的作用尚未针对包含真实观测的大样本进行统一分析。本研究旨在探讨GP如何影响RV探测行星的推断参数。我们同质化地分析了两种常用的GP框架——一种仅基于RV训练的GP，以及一种先在测光数据上预训练再应用于RV的GP——与传统的开普勒轨道拟合相比，如何影响推断的物理和轨道参数。我们的样本包含17颗短周期巨行星，它们围绕的恒星表现出广泛的活动水平。我们发现，采用GP的决定以及GP框架的选择，可能导致推断参数（如最小行星质量和偏心率）的变化分别高达67%和95%。这意味着，对年轻行星宿主恒星RV中的恒星活动进行建模的方法，可能对行星性质（包括其质量、密度、圆化时标和潮汐品质因子）的解释产生广泛影响。当使用GP缓解恒星活动时，我们建议在不同模型之间进行比较测试，以评估行星物理和轨道参数对这些选择的敏感性。