基于随机森林的Gaia DR3白矮星-主序星光谱分类：可行性研究
太阳与恒星天体物理
2022-11-23 v1 天体物理仪器与方法
摘要
第三次Gaia数据发布提供了约2亿源的低分辨率光谱。预计其中相当大一部分包含白矮星(WD)，或为孤立，或为主序星(MS)伴星组成的双星系统，即白矮星-主序星(WDMS)双星。利用已成熟的用于WD分类的随机森林算法，我们将其扩展以研究对Gaia WDMS双星光谱进行分类的可行性。随机森林算法首先用一组通过组合完整有效温度与表面重力范围内的独立WD与MS光谱生成的合成光谱进行训练。此外，借助详细的种群合成代码，我们模拟了上述星族的Gaia光谱。为评估模型性能，我们对分类结果应用了一组度量指标。结果表明，在分辨本领高于约300时，分类精度仅取决于光谱的信噪比(SNR)；而低于该值时，为保持一定精度需随分辨本领降低而提高SNR。该算法随后应用于已分类的SDSS WDMS星表，揭示出自动分类的精度可与先前分类方法相媲美(甚至更高)。最后，我们模拟了Gaia光谱，显示我们的算法能正确分类近80%的合成WDMS光谱。我们的算法是分析与分类真实Gaia WDMS光谱的有用工具。即使对那些由MS恒星流量主导的光谱，该算法也达到了高准确度(60%)。
引用
@article{arxiv.2206.03074,
title = {Random Forest classification of Gaia DR3 white dwarf-main sequence spectra: a feasibility study},
author = {David Echeverry and Santiago Torres and Alberto Rebassa-Mansergas and Aina Ferrer-Burjachs},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.03074},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 11 figures, 2 tables, submitted to A&A