大规模调查时代的星际核合成：GALAH DR4 中的s过程被污染的二元星
计算机视觉与模式识别
2026-04-17 v1
摘要
AGB 相的二体相互作用可以导致形成s过程元素过丰度的化学特异星。只有少数几百颗这些星曾接受过详细的化学或动力学研究。本工作旨在使用 GALAH DR4 编译一个系统性的s过程被污染候选者样本，同时将其性质与确认的s被污染星进行比较，以获得更强的证据。GALAH DR4 使用神经网络和自动光谱分析方法，以及通常用于表征这些对象的较低光谱分辨率数据。因此，我们构建了一个 validation 样本，获得了 UVES@VLT 和 HERMES@Mercator 的高分辨率光谱。我们将我们的星际参数和丰度与调查数据进行比较，并使用此 validation 定义星在 GALAH DR4 中必须通过的阈值，以将其标记为良好的s过程丰度候选者。在我们的比较中，我们定义了 [s/Fe], [Y/Fe], [Zr/Fe], [Ba/Fe]，和 [La/Fe] 的阈值。我们在 GALAH DR4 中识别出 1073 颗良好候选s过程被污染星的候选者，覆盖广泛的参数空间。它们与确认的s丰富星许多相似，尤其是重s元素与轻s元素的比率 ([hs/ls])，这加强了我们对样本纯度的信心。我们发现只有 7% 的候选者有测量的轨道周期和偏心率，目前限制了与确认的 Ba 和相关星进行完全比较。然而，他们的二体比例正如预期一样高于我们在完整 GALAH DR4 目录中找到的比例。我们的候选者样本是当前确认的被污染星数的近五倍。这以及它们被 GALAH 均匀处理的事实，为对比核合成和二体演化模型开输了非常有趣的途径。
引用
@article{arxiv.2604.15196,
title = {Unsupervised Skeleton-Based Action Segmentation via Hierarchical Spatiotemporal Vector Quantization},
author = {Umer Ahmed and Syed Ahmed Mahmood and Fawad Javed Fateh and M. Shaheer Luqman and M. Zeeshan Zia and Quoc-Huy Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15196},
year = {2026}
}