Astronomía

Trazado de datos de velocidad radial baricéntrica GAIA con Python

Trazado de datos de velocidad radial baricéntrica GAIA con Python


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¿Alguien sabe de un buen tutorial sobre cómo usar python y astropía para generar gráficos de GAIA, RAVE o cualquier otra base de datos de datos de velocidad radial baricéntrica (heliocéntrica) de estrellas en nuestra galaxia?

Me gustaría generar varios gráficos de las velocidades heliocéntricas de las estrellas en nuestra galaxia, haciendo diferentes restricciones en las distancias del sol, y me gustaría ver cómo se ven los datos con la corrección del movimiento adecuado del sol y sin . Ahora, sé que puedo encontrar gráficos hechos por otros, pero realmente quiero aprender a generar mis propios gráficos.

Soy bastante nuevo en Python, así que oriente las respuestas en consecuencia ...

(agregado más adelante :) Probablemente haya una función de astropía simple que si la llama con las variables correctas, digamos, una cierta porción del cielo en RA y Dec, y un cierto rango de distancia en kpc, devolverá una lista de todas las estrellas en esa región junto con sus velocidades radiales. Solo necesito aprender el nombre de esa función y cómo llamarla.


Los grupos de trabajo ([A], [B]) se indican:

  • John Barnes (OU) [A]
  • Ioana Ciuca (MSSL, UCL) (estudiante de doctorado) [B]
  • Tom Crossland (UCL) (estudiante de doctorado) [A]
  • Graham Fleming (UCLan) (estudiante de maestría) [A]
  • Keith Inight, Liv JM (MSc) [A]
  • Catriona Murray (IoA, Cambridge) [B]
  • John Murrell (astrónomo aficionado) [B]
  • Heidi Thiemann (OU) [A]
  • Eugene Vasiliev (IoA, Cambridge) [B]
  • Andrew Wilson (Exeter) (estudiante de doctorado) [B]
  • Silvia Zane (MSSL, UCL) [B]
  • .

Tutores (Grupos A, B)

  • Giorgia Busso (IoA, Cambridge) [B]
  • Nigel Hambly (IfA, Edimburgo) [B]
  • Floor van Leeuwen (IoA, Cambridge) [A]
  • George Seabroke (MSSL, UCL) [Marcación remota de entrada]
  • Mark Taylor (Bristol) [A]
  • Nicholas Walton (IoA, Cambridge) [A / B]

Asistentes

  • Shadab Alam (IfA, Edimburgo)
  • David Behrendt (IfA, Edimburgo) [estudiante de doctorado]
  • Beth Biller (IfA, Edimburgo)
  • Aaron Bradley (IfA, Edimburgo) [estudiante de doctorado]
  • Abi Chown (Bath) [estudiante de doctorado]
  • Raphael Errani (IfA, Edimburgo) [estudiante de doctorado]
  • Annette Ferguson (IfA, Edimburgo)
  • Olivia Jones (UKATC, Edimburgo)
  • Pamela Klaassen (UKATC, Edimburgo)
  • Pete Kuzma (IfA, Edimburgo)
  • Marco Lam (ARI, LJMU)
  • Paul Ross McWhirter (IfA, Edimburgo) [estudiante de doctorado]
  • Keith Palin (IfA, Edimburgo)
  • Tatiana Pavlidou (St Andrews) [estudiante de doctorado]
  • Ruben Sanchez-Janssen (UKATC, Edimburgo)
  • Hermine Schnetler (IfA, Edimburgo)
  • Anna Lisa Varri (IfA, Edimburgo)
  • Rosemary Wyse (JHU)

Tutores

  • Nigel Hambly (IfA, Edimburgo)
  • Floor van Leeuwen (IoA, Cambridge)
  • Nick Rowell (IfA, Edimburgo)
  • George Seabroke (MSSL, UCL)
  • Mark Taylor (Bristol)
  • Nicholas Walton (IoA, Cambridge)

Repasemos cómo llegamos a este punto.

Hicimos una consulta ADQL al servidor de Gaia para obtener datos de estrellas en las cercanías de GD-1.

Transformamos las coordenadas al marco GD1Koposov10 para poder seleccionar estrellas a lo largo de la línea central de GD-1.

Trazamos el movimiento adecuado de las estrellas de la línea central para identificar los límites de la región sobredensa.

Hicimos una máscara que selecciona estrellas cuyo movimiento propio está en la región sobredensa.

En este punto, hemos descargado datos de un número relativamente grande de estrellas (más de 100.000) y hemos seleccionado un número relativamente pequeño (alrededor de 1000).

Sería más eficiente usar ADQL para seleccionar solo las estrellas que necesitamos. Eso también permitiría descargar datos que cubren una región más grande del cielo.

Sin embargo, la selección que hicimos se basó en el movimiento adecuado en el marco GD1Koposov10. Para hacer la misma selección en ADQL, tenemos que trabajar con movimientos adecuados en ICRS.

Como recordatorio, aquí está el rectángulo que seleccionamos en función del movimiento adecuado en el marco GD1Koposov10.


Trazado de datos de velocidad radial baricéntrica GAIA con Python - Astronomía

Funciones relacionadas con la astrometría adecuadas para su uso con datos de la misión de astrometría Gaia.

Los métodos aquí no son específicos de la misión de Gaia, pero los parámetros de las funciones y sus unidades se especifican en una forma que es conveniente para su uso con los datos de Gaia, en particular el catálogo de gaia_source disponible en http: //gea.esac.esa .int / archive / y copias o espejos.

  • Cálculo y manipulación de vectores de posición y velocidad.
  • estimación de distancia de paralaje
  • propagación de la astrometría a diferentes épocas

Vectores de posición y velocidad

Se proporcionan funciones para convertir los parámetros astrométricos contenidos en el catálogo de Gaia a vectores de posición cartesiana (XYZ) y velocidad (UVW) ICRS. También se proporcionan funciones para convertir estos vectores entre ICRS y coordenadas galácticas o eclípticas. Los cálculos son bastante sencillos y siguen las ecuaciones establecidas en la sección 1.5.6 de Los catálogos de Hipparcos y Tycho, ESA SP-1200 (1997) y también la sección 3.1.7 de la documentación de Gaia DR2 (2018).

Estas funciones a menudo se combinarán, por ejemplo, para calcular la posición y la velocidad en coordenadas galácticas a partir de los valores del catálogo de Gaia, las siguientes expresiones pueden ser útiles: aunque tenga en cuenta que estos ejemplos en particular simplemente invierten el paralaje para proporcionar estimaciones de distancia, lo que generalmente no es válido. Tenga en cuenta también que estas funciones no intentan corregir el movimiento solar. Dichos ajustes deben realizarse a mano sobre los resultados de estas funciones si es necesario.

Actualmente no se proporcionan funciones para calcular errores en los componentes cartesianos basados ​​en el error y las cantidades de correlación del catálogo de Gaia. Requerirían invocaciones bastante complicadas. Si hay demanda, pueden implementarse en el futuro.

Estimación de distancia

  • C.A.L.Bailer-Jones, "Estimación de distancias desde paralaje", PASP 127, p994 (2015) 2015PASP..127..994B
  • T.L. Astraatmadja y C.A.L.Bailer-Jones, "Estimación de distancias desde paralaje. II. Rendimiento de estimadores de distancia bayesiana en un catálogo similar a Gaia", ApJ 832, a137 (2016) 2016ApJ. 832..137A
  • X.Luri et al. "Gaia Data Release 2: Uso de Gaia Parallaxes", A & ampA en prensa (2018) arXiv: 1804.09376

Las funciones proporcionadas aquí corresponden a cálculos de Astraatmadja & amp Bailer-Jones, "Estimación de distancias desde paralaje. III. Distancias de dos millones de estrellas en el catálogo Gaia DR1", ApJ 833, a119 (2016) 2016ApJ. 833..119A basado en el Densidad espacial decreciente exponencialmente previamente definido en el mismo. Esta implementación fue escrita con referencia a la implementación de Java por Enrique Utrilla (DPAC).

Estas funciones están parametrizadas por una escala de longitud L que define la caída exponencial (el modo del PDF anterior está en r=2L). Algún valor para esta escala de longitud, especificado en parsec, debe proporcionarse a las funciones como el parámetro lpc.

Nota que los valores proporcionados por estas funciones no coinciden con los del artículo Bailer-Jones et al. "Estimación de distancias desde Parallaxes IV: distancias a 1,33 mil millones de estrellas en Gaia Data Release 2 ", aceptado para AJ (2018) arXiv: 1804.10121. Los cálculos de ese documento difieren de los presentados aquí de varias maneras: utiliza un modelo galáctico para la escala de longitud dependiente de la dirección que no está disponible actualmente aquí, aplica previamente una corrección de paralaje de -0.029mas y utiliza diferentes medidas de incertidumbre. y en algunos casos (PDF bimodal) un mejor estimador de distancia diferente.

Propagación de época

El catálogo de fuentes de Gaia proporciona, al menos para algunas fuentes, la solución astrométrica de seis parámetros (ascensión recta, declinación, paralaje, movimiento adecuado en RA y dec, y velocidad radial), junto con errores en estos valores y correlaciones entre estos errores. Si bien se puede hacer una estimación burda de la posición en una época anterior o posterior a la de la medición multiplicando los componentes de movimiento adecuados por la diferencia de época y agregando a la posición medida, se requiere un tratamiento más cuidadoso para una propagación precisa entre las épocas del parámetros astrométricos, y si es necesario sus errores y correlaciones. Las expresiones para esto se establecen en la sección 1.5.5 (Volumen 1) de Los catálogos de Hipparcos y Tycho, ESA SP-1200 (1997) (pero ver más abajo), y el código se basa en una implementación de Alexey Butkevich y Daniel Michalik (DPAC). Se aplica una corrección al tratamiento SP-1200 de la incertidumbre de la velocidad radial siguiendo Michalik y col. 2014 2014A y ampA. 571A..85M debido a su mejor manejo de pequeñas velocidades radiales o paralaje.

Los cálculos dan los mismos resultados, aunque no exactamente de la misma forma, que las funciones de propagación de época disponibles en el servicio de archivo de Gaia.

polarXYZ (phi, theta, r) Convierte de coordenadas polares esféricas a cartesianas.

  • Parámetros:
    • fi (punto flotante): longitud en grados
    • theta (punto flotante): latitud en grados
    • r (punto flotante): distancia radial
    • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da coordenadas cartesianas
    • polarXYZ (ra, dec, distancia_estimada)
    • polarXYZ (l, b, 3262./parallax): calcula los componentes vectoriales en unidades de año luz en el sistema galáctico, asumiendo que la distancia es la inversa del paralaje.

    astromXYZ (ra, dec, paralaje) Calcula componentes cartesianos de posición a partir de RA, declinación y paralaje. Esta es una función de conveniencia, equivalente a:

    Tenga en cuenta que esto realiza un escalado de distancia utilizando una simple inversión de paralaje, que en general no es confiable para paralaje con errores no despreciables. Úselo bajo su propio riesgo.

    • Parámetros:
      • real academia de bellas artes (punto flotante): Ascensión recta en grados
      • dic (punto flotante): Declinación en grados
      • paralaje (punto flotante): paralaje en mas
      • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da coordenadas del espacio ecuatorial en parsec
      • astromXYZ (ra, dec, paralaje)
      • icrsToGal (astromXYZ (ra, dec, paralaje))

      icrsToGal (xyz) Convierte un vector de 3 elementos que representa coordenadas ICRS (ecuatoriales) en coordenadas galácticas. Esto se puede utilizar con vectores de posición o velocidad.

      El vector de entrada se multiplica por la matriz AGRAMO', dado en la Ec. 3.61 de la documentación de Gaia DR2, siguiendo la Ec. 1.5.13 del catálogo Hipparcos.

      El sistema de coordenadas de salida es diestro, con los tres componentes positivos en las direcciones del centro galáctico, la rotación galáctica y el polo norte galáctico, respectivamente.

      • Parámetros:
        • xyz (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos ICRS
        • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos galácticos
        • icrsToGal (polarXYZ (ra, dec, distancia))

        galToIcrs (xyz) Convierte un vector de 3 elementos que representa coordenadas galácticas en coordenadas ICRS (ecuatoriales). Esto se puede utilizar con vectores de posición o velocidad.

        El vector de entrada se multiplica por la matriz AGRAMO, dado en la Ec. 3.61 de la documentación de Gaia DR2, siguiendo la Ec. 1.5.13 del catálogo Hipparcos.

        El sistema de coordenadas de entrada es diestro, con los tres componentes positivos en las direcciones del centro galáctico, la rotación galáctica y el polo norte galáctico, respectivamente.

        • Parámetros:
          • xyz (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos galácticos
          • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos ICRS
          • galToIcrs (polarXYZ (l, b, distancia))

          icrsToEcl (xyz) Convierte un vector de 3 elementos que representa coordenadas ICRS (ecuatoriales) en coordenadas eclípticas. Esto se puede utilizar con vectores de posición o velocidad.

          La transformación corresponde a la entre las coordenadas (ra, dec) y (ecl_lon, ecl_lat) en el catálogo fuente de Gaia (DR2).

          • Parámetros:
            • xyz (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos ICRS
            • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes cartesianos eclípticos
            • icrsToEcl (polarXYZ (ra, dec, distancia))

            eclToIcrs (xyz) Convierte un vector de 3 elementos que representa las coordenadas de la eclíptica en coordenadas ICRS (ecuatoriales). Esto se puede utilizar con vectores de posición o velocidad.

            La transformación corresponde a la entre las coordenadas (ecl_lon, ecl_lat) y (ra, dec) en el catálogo fuente de Gaia (DR2).

            • Parámetros:
              • xyz (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da coordenadas cartesianas de la eclíptica
              • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da coordenadas cartesianas ICRS
              • eclToIcrs (polarXYZ (ecl_lon, ecl_lat, distancia))

              astromUVW (astrom6) Calcula los componentes cartesianos de la velocidad a partir de las cantidades disponibles en el catálogo de fuentes de Gaia. La salida está en el mismo sistema de coordenadas que las entradas, es decir, ICRS para las cantidades de Gaia con el nombre correspondiente.

              Los parámetros de astrometría de entrada están representados por una matriz de 6 elementos, con los siguientes elementos: Las unidades utilizadas por esta función son las unidades utilizadas en la tabla gaia_source.

              Esta función de conveniencia simplemente invoca la función astromUVW de 7 argumentos usando el paralaje invertido para la distancia radial, y sin invocar la corrección Doppler. Es exactamente equivalente a: Tenga en cuenta que esta inversión ingenua de paralaje para estimar la distancia no es en general confiable para paralaje con errores no despreciables.

              • Parámetros:
                • astrom6 (matriz de punto flotante): vector de 6 parámetros astrométricos proporcionados por el catálogo fuente de Gaia
                • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes de velocidad ecuatorial en km / s
                • astromUVW (matriz (ra, dec, paralaje, pmra, pmdec, radial_velocity))
                • icrsToGal (astromUVW (matriz (ra, dec, paralaje, pmra, pmdec, radial_velocity)))

                astromUVW (ra, dec, pmra, pmdec, velocidad_radial, r_parsec, useDoppler) Calcula los componentes cartesianos de la velocidad a partir de la posición observada y el movimiento adecuado, la velocidad radial y la distancia radial, con corrección opcional del tiempo de luz. La salida está en el mismo sistema de coordenadas que las entradas, es decir, ICRS para las cantidades de Gaia con el nombre correspondiente.

                La distancia radial debe proporcionarse mediante el parámetro r_parsec. Se puede hacer una estimación ingenua a partir de cantidades en el catálogo de fuentes de Gaia con la expresión 1000./parallax, aunque tenga en cuenta que esta simple inversión de paralaje no es en general confiable para paralaje con errores no despreciables.

                Los cálculos son bastante sencillos, siguiendo la Ec. 1.5.74 del catálogo Hipparcos. También se puede aplicar opcionalmente un factor Doppler (generalmente pequeño) que tenga en cuenta los efectos del tiempo de luz. El efecto de esto es multiplicar el vector devuelto por un factor de 1 / (1-velocidad_radial / c), como se analiza en la Ec. 1.2.21 del catálogo Hipparcos.

                Tenga en cuenta que no se intenta ajustar el movimiento solar.

                • Parámetros:
                  • real academia de bellas artes (punto flotante): Ascensión recta en grados
                  • dic (punto flotante): Declinación en grados
                  • pmra (punto flotante): movimiento propio en RA * cos (dec) en mas / año
                  • pmdec (punto flotante): movimiento propio en declinación en mas / año
                  • velocidad_radial (punto flotante): velocidad radial en km / s
                  • r_parsec (punto flotante): distancia radial en parsec
                  • useDoppler (booleano): si se debe aplicar el factor Doppler para tener en cuenta los efectos del tiempo de luz
                  • (matriz de punto flotante): Vector de 3 elementos que da componentes de velocidad ecuatorial en km / s
                  • astromUVW (ra, dec, pmra, pmdec, radial_velocity, dist, true)
                  • icrsToGal (astromUVW (ra, dec, pmra, pmdec, radial_velocity, 1000./parallax, false))

                  epochProp (tYr, astrom6) Propaga los parámetros de astrometría, suministrados como una matriz de 6 elementos, a una época diferente.

                  Los parámetros de astrometría de entrada y salida están representados cada uno por una matriz de 6 elementos, con los siguientes elementos: Las unidades utilizadas por esta función son las unidades utilizadas en la tabla gaia_source.

                  • Parámetros:
                    • tYr (punto flotante): diferencia de época en años
                    • astrom6 (matriz de punto flotante): astrometría en el tiempo t0, representado por una matriz de 6 elementos como arriba (una matriz de 5 elementos también está permitida cuando la velocidad radial es cero o desconocida)
                    • (matriz de punto flotante): astrometría en el tiempo t0 + tYr, representado por una matriz de 6 elementos como arriba
                    • epochProp (-15.5, array (ra, dec, parallax, pmra, pmdec, radial_velocity)): calcula la astrometría a 2000.0 de los valores de gaia_source que se observaron en 2015.5

                    epochPropErr (tYr, astrom22) Propaga los parámetros de astrometría y sus errores y correlaciones asociados, suministrados como una matriz de 22 elementos, a una época diferente.

                    Los parámetros de astrometría de entrada y salida con el error asociado y la información de correlación están representados cada uno por una matriz de 22 elementos, con los siguientes elementos: Tenga en cuenta que los coeficientes de correlación, siempre en el rango -1..1, son adimensionales.

                    Esta es claramente una función difícil de manejar, pero si la está utilizando con el catálogo gaia_source en sí, u otros catálogos similares con los mismos nombres de columna y unidades, puede invocarla simplemente copiando y pegando el ejemplo que se muestra en esta documentación.

                    Esta transformación solo es aplicable para velocidades radiales determinadas independientemente de la astrometría, como las obtenidas con un espectrómetro. No es aplicable para la transformación inversa de datos ya propagados a otra época.

                    • Parámetros:
                      • tYr (punto flotante): diferencia de época en años
                      • astrom22 (matriz de punto flotante): astrometría en el tiempo t0, representado por una matriz de 22 elementos como arriba
                      • (matriz de punto flotante): astrometría en el tiempo t0 + tYr, representado por una matriz de 22 elementos como arriba
                      • epochPropErr (-15,5, array (ra, dec, paralaje, PMRA, pmdec, radial_velocity, ra_error, dec_error, parallax_error, pmra_error, pmdec_error, radial_velocity_error, ra_dec_corr, ra_parallax_corr, ra_pmra_corr, ra_pmdec_corr, dec_parallax_corr, dec_pmra_corr, dec_pmdec_corr, parallax_pmra_corr, parallax_pmdec_corr, pmra_pmdec_corr )): calcula la astrometría con todos los errores y correlaciones en 2000.0 para los valores de gaia_source que se observaron en 2015.5.

                      rvMasyrToKms (rvMasyr, plxMas) Convierte de velocidad radial normalizada en mas / año a velocidad radial no normalizada en km / s.

                      La salida se calcula como AU_YRKMS * rvMasyr / plxMas, donde AU_YRKMS = 4.740470446 es una unidad astronómica en km.yr / seg.

                      • Parámetros:
                        • rvMasyr (punto flotante): velocidad radial normalizada, en mas / año
                        • plxMas (punto flotante): paralaje en mas
                        • (punto flotante): velocidad radial en km / s

                        rvKmsToMasyr (rvKms, plxMas) Convierte de velocidad radial no normalizada en km / sa velocidad radial normalizada en mas / año.

                        La salida se calcula como rvKms * plxMas / AU_YRKMS, donde AU_YRKMS = 4.740470446 es una unidad astronómica en km.yr / seg.

                        • Parámetros:
                          • rvKms (punto flotante): velocidad radial no normalizada, en mas / año
                          • plxMas (punto flotante): paralaje en mas
                          • (punto flotante): velocidad radial en mas / año

                          distanciaEstimateEdsd (plxMas, plxErrorMas, lPc) Mejor estimación de la distancia utilizando la densidad espacial decreciente exponencialmente antes. Esta estimación es proporcionada por el modo del PDF.

                          • Parámetros:
                            • plxMas (punto flotante): paralaje en mas
                            • plxErrorMas (punto flotante): error de paralaje en mas
                            • lpc (punto flotante): escala de longitud en parsec
                            • (punto flotante): mejor estimación de distancia en parsec

                            distanceBoundsEdsd (plxMas, plxErrorMas, lPc) Calcula los intervalos de confianza de los percentiles 5 y 95 en la estimación de distancia utilizando la densidad de espacio decreciente exponencialmente antes.

                            Tenga en cuenta que esta función tiene que integrar numéricamente el PDF para determinar los valores de cuantiles, por lo que es relativamente lenta.

                            • Parámetros:
                              • plxMas (punto flotante): paralaje en mas
                              • plxErrorMas (punto flotante): error de paralaje en mas
                              • lpc (punto flotante): escala de longitud en parsec
                              • (matriz de punto flotante): Matriz de 2 elementos que proporciona los percentiles 5 y 95 en parsec del PDF de distancia EDSD

                              distanceQuantilesEdsd (plxMas, plxErrorMas, lPc, qpoints,.) Calcula cuantiles arbitrarios para la estimación de distancia utilizando la densidad de espacio decreciente exponencialmente antes.

                              Tenga en cuenta que esta función tiene que integrar numéricamente el PDF para determinar los valores de cuantiles, por lo que es relativamente lenta.

                              • Parámetros:
                                • plxMas (punto flotante): paralaje en mas
                                • plxErrorMas (punto flotante): error de paralaje en mas
                                • lpc (punto flotante): escala de longitud en parsec
                                • qpoints (punto flotante, uno o más): uno o más puntos de corte de cuantil requeridos, cada uno en el rango 0..1
                                • (matriz de punto flotante): matriz con un elemento para cada uno de los qpuntos suministrados dando la distancia correspondiente en parsec
                                • distanceQuantilesEdsd (parallax, parallax_error, 1350, 0.5) [0] calcula la mediana de la distancia EDSD PDF usando una escala de longitud de 1.35kpc
                                • distanceQuantilesEdsd (parallax, parallax_error, 3000, 0.01, 0.99) devuelve una matriz de 2 elementos que da el percentil 1 y 99 de la estimación de distancia utilizando una escala de longitud de 3kpc

                                distanceToModulus (distPc) Convierte una distancia en parsec en un módulo de distancia. La fórmula es 5 * log10 (distPc) -5.

                                • Parámetros:
                                  • distPc (punto flotante): distancia en parsec
                                  • (punto flotante): módulo de distancia en magnitudes

                                  modulusToDistance (distmod) Convierte un módulo de distancia en una distancia en parsec. La fórmula es 10 ^ (1 + distmod / 5).

                                  • Parámetros:
                                    • distmod (punto flotante): módulo de distancia en magnitudes
                                    • (punto flotante): distancia en parsec

                                    AU_YRKMS Esta cantidad es A_v, la unidad astronómica expresada en km.yr / seg. Consulte el catálogo de Hipparcos (ESA SP-1200) tabla 1.2.2 y Eq. 1.5.24.

                                    PC_AU Parsec en unidades astronómicas, igual a 648000 / PI.


                                    Información del autor

                                    Afiliaciones

                                    Departamento de Física y Astronomía, Universidad de Sheffield, Sheffield, Reino Unido

                                    Steven G. Parsons, Alexander J. Brown, Stuart P. Littlefair, Vikram S. Dhillon, Martin J. Dyer y David I. Sahman

                                    Instituto de Astrofísica de Canarias, La Laguna, Tenerife, España

                                    Departamento de Física, Universidad de Warwick, Coventry, Reino Unido

                                    Thomas R. Marsh y Matthew J. Green

                                    Departamento de Astronomía, Universidad de Boston, Boston, MA, EE. UU.

                                    Departamento de Astrofísica, Universidad Radboud Nijmegen, Nijmegen, Países Bajos

                                    Instituto de Astronomía, Universidad de Cambridge, Cambridge, Reino Unido

                                    También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

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                                    Contribuciones

                                    Todos los autores contribuyeron al trabajo presentado en este artículo. S.G.P. redujo todos los datos espectroscópicos y fotométricos y llevó a cabo el ajuste SED. S.G.P. y V.S.D. realizó las observaciones del Gran Telescopio Canarias. A.J.B. realizó el ajuste de velocidad radial y curva de luz. S.P.L. escribió el código Python que implementó los procesos gaussianos en el ajuste de la curva de luz. V.S.D., S.P.L., T.R.M., S.G.P., E.B., M.J.D., M.J.G. y D.I.S. todos contribuyeron al desarrollo y soporte de HiPERCAM. J.J.H. analizó las pulsaciones en las curvas de luz de HiPERCAM. A.G.I. investigó la estructura interna de las enanas blancas y la evolución del binario. Todos los autores revisaron el manuscrito.

                                    Autor correspondiente


                                    • ESA / ESAC: http://gea.esac.esa.int/archive/
                                    • CDS: http://cdsweb.u-strasbg.fr/gaia
                                    • ARI: http://gaia.ari.uni-heidelberg.de/index.html
                                    • AIP: https://gaia.aip.de/
                                    • ASI / ASCD: http://gaia.asdc.asi.it/
                                    • Libro de cocina ADQL Gaia DR1: https://gaia.ac.uk/data/gaia-data-release-1/adql-cookbook
                                    • Hoja de información rápida de CDS ADQL: http://tapvizier.u-strasbg.fr/adql/help.html
                                    • Hoja de ayuda de GAVO ADQL: http://docs.g-vo.org/adqlref/adqlref.pdf
                                    • Página del tutorial de ARI ADQL: http://docs.g-vo.org/adql-gaia con diapositivas asociadas http://docs.g-vo.org/adql-gaia/html/pop.pdf

                                    Instalación de los clientes 'auxiliares':

                                    Topcat (versión reciente, preferiblemente v4.6 +): consulte http://www.star.bris.ac.uk/

                                    mbt / topcat / # instalar
                                    Aladin (versión reciente, preferiblemente v9 +): consulte http://aladin.u-strasbg.fr/java/nph-aladin.pl?frame=downloading
                                    Topcat y Aladin requieren Java: cualquier versión reciente de Java está bien, pero se recomienda Oracle / Hotspot Java SE (de https://www.oracle.com/technetwork/java/index.html) en lugar de OpenJDK. En Linux puede ejecutar "java -version" para ver cuál tiene.

                                    Instrucciones para instalar Python

                                    Si aún no tiene una pila de Python (científica) en su computadora, puede instalar fácilmente la pila de Anaconda. Esto viene con "baterías incluidas" y viene con numpy (python numérico), scipy (python científico), Astropy (biblioteca astronómica de Python) y matplotlib (una biblioteca de trazado).

                                    Puede obtener la versión Python 2.7 o Python 3.5 Anaconda de:

                                    Si no sabe qué versión de Python elegir, seleccione Python 3.5 (instalador gráfico o de línea de comandos; cualquiera de las dos está bien).


                                    Trazado de datos de velocidad radial baricéntrica GAIA con Python - Astronomía

                                    Jo Bovy - bovy en astro dot utoronto dot ca

                                    Consulte AUTHORS.txt para obtener una lista completa de contribuyentes.

                                    Si encuentra útil este código en su investigación, hágamelo saber. Si usa galpy en una publicación, cite Bovy (2015) y enlace a http://github.com/jobovy/galpy. Consulte la sección de documentación de reconocimiento para obtener una guía más detallada para citar partes del código. ¡Gracias!

                                    La documentación más reciente se puede encontrar aquí. También puede unirse a la comunidad galpy slack para cualquier pregunta relacionada con galpy join aquí.

                                    Si tu encuentras alguna error en el código, infórmelo utilizando el Rastreador de problemas o uniéndose a la comunidad de galpy slack.

                                    Si tiene problemas con la instalación de galpy, consulte primero las Preguntas frecuentes sobre la instalación.

                                    VERSIONES Y DEPENDENCIAS DE PYTHON

                                    galpy es compatible con Python 3. Específicamente, galpy es compatible con Python 3.7, 3.8 y 3.9. También debería funcionar en versiones anteriores de Python 3. *, pero esto no se prueba exhaustivamente de manera continua y debido a que las bibliotecas de las que depende galpy están eliminando versiones anteriores de Python 3. *, es probable que galpy no funcione completamente en ellas. Las compilaciones de CI de Acciones de GitHub comprueban regularmente la compatibilidad con Python 3.9 (y de 3.7, y 3.8 utilizando un conjunto básico de pruebas más limitado) en Linux y Windows Las compilaciones de Appveyor verifican regularmente la compatibilidad con Python 3.9 en Windows. Si bien es probable que la mayoría de galpy funcione en Python 2.7, esto ya no se prueba y Python 2.7 ya no es compatible oficialmente.

                                    Este paquete requiere Numpy, Scipy y Matplotlib. Ciertas funciones avanzadas requieren la biblioteca científica GNU (GSL), y los cálculos de acción requieren la versión 1.14 o superior. Otras dependencias opcionales incluyen:

                                    • El soporte para proporcionar entradas y obtener salidas como Cantidades con unidades se proporciona a través de la astropía.
                                    • Consultar SIMBAD para las coordenadas de un objeto en el método de inicialización Orbit.from_name requiere astroquery.
                                    • Trazar funciones arbitrarias de atributos de Órbita requiere numexpr.
                                    • Los DF de anisotropía constante en galpy.df.constantbetadf requieren JAX.
                                    • El uso de SnapshotRZPotential e InterpSnapshotRZPotential requiere pynbody.

                                    Otras partes del código pueden requerir paquetes adicionales y el código le avisará si no están instalados.

                                    Si está interesado en contribuir al desarrollo de galpy, eche un vistazo a esta breve guía en la wiki. ¡Esperamos que esto le ayude a empezar!

                                    Algunas notas de desarrollo adicionales se pueden encontrar en la wiki. Esto incluye una lista de extensiones pequeñas y grandes de galpy que serían útiles aquí, así como una hoja de ruta a más largo plazo aquí. ¡Informe al desarrollador principal si necesita ayuda para contribuir!


                                    Figura 8: Distribuciones posteriores bidimensionales para todos los parámetros del modelo. Los primeros cinco parámetros son para la señal kepleriana, b es desplazamiento, ω e ln τ son respectivamente la amplitud y la escala de tiempo logarítmica del modelo MA. Los nombres de los conjuntos de datos se indican mediante superíndices para los parámetros relevantes. Los superíndices "pre" y "post" denotan los conjuntos HARPSpre y HARPSpost, respectivamente. Los contornos muestran los niveles de confianza del 68% y el 90%. Las líneas punteadas denotan los valores del parámetro MAP en la distribución posterior, mientras que las líneas continuas muestran los cuantiles del 10% y 90% de la distribución.

                                    Figura 9: Distribución posterior de la masa y el período orbital de ϵ Indi A b. El contorno se calcula a partir de una submuestra dibujada por las cadenas MCMC de la distribución posterior. Tres niveles de contorno correspondientes a uno, dos y tres niveles sigma se muestran mediante líneas negras. El valor MAP (líneas continuas blancas) y los cuantiles del 10% y 90% (líneas discontinuas blancas) del período orbital y la masa planetaria se muestran en los histogramas de la masa y el período orbital. La cruz negra en el contorno denota la solución MAP. Esta solución MAP difiere de la solución media porque las distribuciones de los parámetros de masa y orbitales no son gaussianas y son asimétricas.

                                    Atributos vs funciones

                                    shape es un atributo, por lo que mostramos su valor sin llamarlo como una función.

                                    head es una función, por lo que necesitamos los paréntesis.

                                    Ahora podemos extraer las columnas que queremos de skycoord_gd1 y agregarlas como columnas en el DataFrame. phi1 y phi2 contienen las coordenadas transformadas.

                                    pm_phi1_cosphi2 y pm_phi2 contienen los componentes del movimiento propio en el marco transformado.

                                    Detalles Si observa que SkyCoord tiene un atributo llamado apropiado_motion, puede que se pregunte por qué no lo estamos usando.

                                    Podríamos tener: correct_motion contiene los mismos datos que pm_phi1_cosphi2 y pm_phi2, pero en un formato diferente.

                                    Antes de continuar, tomaremos todos los pasos que hemos realizado y los consolidaremos en una sola función que podemos usar para tomar las coordenadas y el movimiento adecuado que obtenemos como una tabla de Astropy de nuestra consulta de Gaia, transformarla en un Pandas DataFrame y agregue columnas que representen las coordenadas GD-1 corregidas por reflejo y los movimientos adecuados. Esta es una función general que usaremos varias veces a medida que creamos diferentes consultas, por lo que queremos escribirla una vez y luego llamar a la función en lugar de tener que copiar y pegar el código una y otra vez.

                                    Así es como usamos la función:


                                    Encontrar compañeros estelares no resueltos en los anfitriones del planeta Kepler con Gaia

                                    En la reunión de esta semana, informé al grupo sobre mi proyecto con D F-M, Andy Casey (Universidad de Monash) y Tim Morton (USC, la costa oeste). Estamos investigando cómo determinar cómo la binariedad de los anfitriones de planetas Kepler influye en la formación de planetas. Eso suena realmente emocionante, pero "determinar" está haciendo mucho trabajo en esa oración. Primero, tenemos que averiguar qué estrellas son binarios (sin resolver). Hay un par de formas diferentes en las que haremos esto, pero la que se destacó esta semana es el fruto del trabajo de Andy.

                                    Junto con las mediciones astrométricas y de RV, Gaia también enumera los errores asociados con los ajustes. Para binarios no resueltos, tratar de ajustar la curva astrométrica o RV de una sola estrella producirá una cantidad de error inusualmente grande. A través del trabajo de Andy (que no puedo afirmar comprender más allá del nivel de la superficie), podemos convertir este error en una probabilidad de que la estrella no sea una sola estrella.

                                    Increíblemente, ¡esto parece funcionar muy bien! En el diagrama de color-magnitud anterior de las estrellas KIC con medidas astrométricas, podemos seleccionar las estrellas que tienen una baja probabilidad de estar solas encima de la secuencia principal justo donde esperaríamos que estuvieran las binarias.

                                    Curiosamente, el mismo gráfico para las estrellas KIC con medidas de RV se ve muy diferente. Aquí hay algunos efectos de selección que tendremos que averiguar: no todas las estrellas tienen medidas astrométricas y de RV y (como señaló Trevor) la población de binarios detectados por astrometría es diferente de la de los binarios de RV. Los binarios espectroscópicos y eclipsantes conocidos se recogen a través de la fluctuación de RV, pero no la fluctuación astrométrica.

                                    Averiguar qué tan exacto es esto será clave. Because neither method is batting 1.000, exactly how to quantify “I’m pretty sure this star is not a single” represents an interesting puzzle for our near-future selves.


                                    Ver el vídeo: Interpolationspolynom Lagrange berechnen. Einfach Erklärt + Vor-u0026Nachteile (Noviembre 2022).