本文提出了兩種新的方法來發現地基光度測量中的 M 型矮星耀斑:一種是傳統的參數擬合方法,另一種是基於主動異常檢測的機器學習算法。這些算法應用於 ZTF 第 8 期數據發行版,其中包括 ZTF 高時間分辨率巡天的數據,可以發現從幾分鐘到幾小時不等的耀斑。
作者分析了超過 3500 萬個 ZTF 光變曲線,並對 1168 個候選體進行了人工檢查,以過濾掉人工產物、小行星遮蔽等其他已知的變星類型。這一分析結果是迄今為止最大的 ZTF 耀斑恆星目錄,包含 134 個振幅範圍從 -0.2 到 -4.6 等星等的耀斑,其中包括重複耀斑。
利用 Pan-STARRS DR2 的色指數,作者為每個目標分配了光譜亞類。對於 13 個有良好採樣光變曲線和 Gaia DR3 提供幾何距離的耀斑,作者估算了其全波段能量。這項研究表明,所提出的方法與 ZTF 的觀測策略相結合,適合於識別 M 型矮星耀斑和其他快速暫現天體,並從其光變曲線中提取重要的天體物理信息。
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