切片逆回归：在恒星基本参数中的应用
太阳与恒星天体物理
2019-01-31 v1
摘要
我们提出了一种推导恒星基本参数的方法。该方法基于正则化切片逆回归（RSIR）。我们首先在A、F、G和K型恒星的含噪合成光谱上进行了测试，并同时反演了它们的恒星大气基本参数：Teff、log g、[M/H]和vsini。使用Teff、log g、vsini和[M/H]的一系列采样计算了不同的学习数据库。结合主成分分析（PCA）最近邻（NN）搜索，学习数据库的规模得以减小。鉴于SIR的病态性，采用了Tikhonov正则化。对于所有光谱型，减小学习数据库的规模使我们能够达到优于使用更大学习数据库的基于PCA的NN搜索的内部精度。对于每个被分析的参数，我们达到的内部误差均小于该参数的采样步长。我们还将该技术应用于一组观测到的FGK和A型恒星。对于精选的已被充分研究的恒星，反演参数与先前研究中得到的参数一致。RSIR反演技术辅以PCA预处理，被证明在估计A、F、G和K型恒星参数方面是高效的。
引用
@article{arxiv.1901.11003,
title = {Sliced Inverse Regression: application to fundamental stellar parameters},
author = {S. Kassounian and M. Gebran and F. Paletou and V. Watson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.11003},
year = {2019}
}
备注
19 pages, 10 figures, 4 tables, accepted in Open Astronomy