GALAH巡天：化学时钟

先前的研究发现，恒星的元素丰度与其年龄和金属丰度直接相关。利用这一知识，我们仅依据整体金属丰度和化学丰度，从GALAH DR3中选取250,000颗恒星的样本推导其年龄。恒星年龄通过机器学习算法$XGBoost$估计，以具有精确年龄的主序拐点星作为输入训练集。我们发现，使用该方法，GALAH DR3样本大部分恒星的年龄精度在1-2 Gyr以内。利用这些年龄，我们复现了近期关于近邻盘年龄-运动学趋势的诸多结果，包括太阳邻域的年龄-速度弥散关系，以及利用$Gaia$和GALAH发现的盘的大尺度整体速度弥散关系。仅用化学丰度即可确定恒星可靠年龄这一事实，对银河系未来研究及即将开展的光谱巡天具有深远影响。这些结果表明，在给定诞生半径处化学丰度的变化相当小，并意味着以当前元素丰度精度将恒星直接强化学示踪到诞生星团可能较为困难。我们的结果凸显了光谱巡天需要提供尽可能多核合成产址的精确丰度，以便直接从化学丰度可靠估计恒星年龄。应用本文概述的方法为研究盘的运动学结构与演化开启了新门，因为现有光谱巡天中相当大比例恒星的年龄有望被估计。这将产生数百万颗具有可靠年龄测定的恒星样本，并能够对盘中的各类运动学过程（如径向迁移的效率与时标）施加精确约束。