贝叶斯星震学数据建模流水线及其在 $\it K2$ 数据上的应用

我们提出贝叶斯星震学数据建模（BAM）流水线，这是一个自动化的星震学流水线，可通过分析测光时间序列返回全局振荡参数和颗粒参数。BAM 还能判定一颗恒星是否可能为类太阳振荡器。我们设计 BAM 专门用于处理 ${\it K2}$ 光变曲线，其具有会干扰星震学分析的独特噪声特征，尽管它也可用于任何测光时间序列——包括来自 ${\it Kepler}$ 和 ${\it TESS}$ 的数据。我们证明，对于 ${\it K2}$ 银河系考古计划（GAP）第 1 活动区的典型 ${\it K2}$ 红巨星样本，BAM 的振荡参数与基准结果在 $\nu_{\mathrm{max}}$ 和 $\Delta \nu$ 上分别一致于 $\sim 1.53\%\ (\mathrm{random}) \pm 0.2\%\ (\mathrm{systematic})$ 和 $1.51\%\ (\mathrm{random}) \pm 0.6\%\ (\mathrm{systematic})$。将 BAM 应用于 GAP 样本之外的 $13016$ 个 ${\it K2}$ 第 1 活动区目标，得到 $104$ 颗红巨星类太阳振荡器。基于我们发现的偶然巨星星数，我们估计 C1 提案中矮星选择的平均纯度上限约为 $99\%$，当考虑 BAM 探测效率的不完备性以及 C1 客座观测者提案特有的自行剔除时，该值可能更低。