基于神经网络方法的球状星团帕洛马5的潮汐尾研究

H. Zou; Z. -Y. Wu; J. Ma; X. Zhou

doi:10.1088/1674-4527/9/10/005

基于神经网络方法的球状星团帕洛马5的潮汐尾研究

天体物理仪器与方法 2011-05-19 v3

作者: H. Zou , Z. -Y. Wu , J. Ma , X. Zhou

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摘要

斯隆数字巡天(SDSS)的第六批数据发布(DR6)提供了球状星团帕洛马5周围更多的测光区域、新特征和更精确的数据。采用一种新方法——反向传播神经网络(BPNN)来估算星团成员概率，以探测其潮汐尾。用于训练网络的星团和场星，是通过颜色-星等图(CMDs)在一个 $40\times20$ 平方度的天区内提取的。通过选定的星团和场样本，确定了具有两个隐藏层和Levenberg-Marquardt(LM)训练算法的最佳BPNN。利用BPNN获得了整个天区内恒星的成员概率，概率分布的等高线图显示，一条潮汐尾向星团北侧延伸 $5.42\dg$ ，另一条向南侧延伸 $3.77\dg$ 。整个潮汐尾与\citet{od03}探测到的相似，但在星团东北方向未发现更远的碎片。研究了沿潮汐尾和星团中心附近的径向密度轮廓。在潮汐尾中发现了相当多的子结构。星团的数密度轮廓用King模型拟合，潮汐半径确定为 $14.28'$ 。然而，由于潮汐力产生的潮汐尾，King模型无法拟合外部区域( $R > 8'$ )的观测轮廓。计算了星团和潮汐尾的光度函数，证实了潮汐尾起源于帕洛马5。

关键词

球状星团潮汐尾帕洛马5 神经网络反向传播神经网络斯隆数字巡天恒星族

引用

@article{arxiv.0905.3614,
  title  = {The Tidal Tails of Globular Cluster Palomar 5 Based on Neural Networks Method},
  author = {H. Zou and Z. -Y. Wu and J. Ma and X. Zhou},
  journal= {arXiv preprint arXiv:0905.3614},
  year   = {2011}
}

备注

18 pages, published by RAA

基于神经网络方法的球状星团帕洛马5的潮汐尾研究

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