An Observational Upper Limit on the Interstellar Number Density of Asteroids and Comets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We derived 90% confidence limits (CLs) on the interstellar number density ( ) of interstellar objects (ISOs; comets and asteroids) as a function of the slope of their size–frequency distribution (SFD) and limiting absolute magnitude. To account for gravitational focusing, we first generated a quasi-realistic ISO population to from the Sun and propagated it forward in time to generate a steady state population of ISOs with heliocentric distance . We then simulated the detection of the synthetic ISOs using pointing data for each image and average detection efficiencies for each of three contemporary solar system surveys—Pan-STARRS1, the Mt. Lemmon Survey, and the Catalina Sky Survey. These simulations allowed us to determine the surveys’ combined ISO detection efficiency under several different but realistic modes of identifying ISOs in the survey data. Some of the synthetic detected ISOs had eccentricities as small as 1.01, which is in the range of the largest eccentricities of several known comets. Our best CL of implies that the expectation that extra-solar systems form like our solar system, eject planetesimals in the same way, and then distribute them throughout the Galaxy, is too simplistic, or that the SFD or behavior of ISOs as they pass through our solar system is far from expectation.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».