Notice bibliographique
Résumé
In this work I investigate the influence of rotation on pulsation frequencies in upper main sequence stars. I use 2D stellar structure models and a 2D linear adiabatic pulsation code to calculate pulsation frequencies for both uniformly and differentially rotating 10 [Special characters omitted.] ZAMS models. Current techniques for these calculations often assume that the pulsation mode can be modelled using a single spherical harmonic and that the rotation rate is slow enough for second order perturbation theory approaches to be valid. These techniques require the rotation rate to be small enough to be considered a small linear perturbation. Using my 2D models, I am able to determine independent limits on the rotation rates for which these techniques are valid. These limits depend strongly on the mode and property in question, and range from 50-400 km sˉ¹. In general, uniform rotation decreases both the frequencies and the large separations, but produces increases in the small separations. In differentially rotating models, the frequencies may either increase or decrease, depending on the mode. Since these variations move in opposite directions, it may be possible to constrain the interior angular momentum distribution from stellar pulsations. Unfortunately, the differences are small, and the observational challenges may be insurmountable. Finally, I investigate how the distortion in the shape of the eigenfunction influences photometric mode identification techniques. Increasing rotation increases the variation in photometric mode identification as a function of inclination, with the result that it may be impossible to rule out certain modes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».