用神经网络重建人马座星流的剥离历史

人马座星流是由 Sgr 矮椭球星系持续瓦解产生的，并认为包含在不同近心点通道期间被剥离的多重缠绕。在本研究中，我们引入一种基于神经网络的方法，该方法在 $N$ 体模拟上训练，以直接从 Sgr 星流恒星的相空间坐标推断其剥离时间。我们将来自 SEGUE、APOGEE DR17 和 LAMOST DR7 LRS 的光谱数据与 \textit{Gaia} EDR3 天体测量数据以及来自最新 \texttt{StarHorse} 星表的距离估计相结合，以识别高质量的 Sgr 星流成员。将我们的方法应用于这些恒星，我们测量到清晰的金属丰度随剥离时间的梯度，该梯度可由斜率约为 $0.3~\mathrm{dex~Gyr^{-1}}$ 的线性关系很好地描述。我们进一步预测了先前被认为起源于 Sgr 矮椭球星系的球状星团的剥离时间。M 54、Terzan 7、Terzan 8 和 Arp 2 的剥离时间与它们目前束缚于 Sgr 残骸的状态一致。Pal 12、Whiting 1 和 NGC 2419 被推断分别在 $0.9 \pm 0.1$、$1.1 \pm 0.2$ 和 $2.1 \pm 0.2$ Gyr 前被剥离。对于 NGC 4147 和 NGC 5634，它们是否属于 Sgr 系统仍不确定，我们的分析表明，如果它们最终被确认为真正的 Sgr 成员，其剥离时间分别为 $1.1 \pm 0.4$ 和 $1.1 \pm 0.1$ Gyr。这些结果表明，动态剥离历史的数据驱动模型为重建 Sgr 星流的形成与化学演化提供了一种有前景的方法。