早型星系中的恒星质量估计：方法、不确定性与模型依赖性

本文旨在量化早型星系的光度和恒星质量估计对不同模型和模型参数的依赖关系，这些模型和模型参数可用于分析观测数据。本文分为两部分。第一部分分析了在不同波段下质光比和K改正对模型参数（初始质量函数、金属丰度、恒星形成历史、年龄）的依赖关系，假设采用一些通常用于研究星系演化状态的最流行的分光测光代码[...]。第二部分致力于量化通过对$1<z<2$的早型星系测光SED应用最佳拟合技术所获得的质量和光度估计的可靠性与系统性误差。为此，我们将最佳拟合技术应用于基于广泛早型星系模型集构建的一些模拟星表。然后，我们将从SED拟合估计的光度和恒星质量与已知的真实输入值进行比较。发现质量估计的优劣取决于推导时所采用的质量估计量，但无论如何质量无法被恢复到优于2-3倍的精度范围内，这取决于可用测光数据的质量和/或星系的距离，因为更远的星系平均更暗，因此受更大的测光误差影响。最后，我们提出了一种基于K波段视星等和观测(V-K)颜色的新经验质量估计量。我们表明，用这一新估计量导出的早型星系恒星质量含量的可靠性及其稳定性甚至高于用最佳经典估计量所能达到的水平，且具有不可忽视的优势：它不需要任何多波长数据拟合。