NON-LOCAL THERMODYNAMIC EQUILIBRIUM 1.5D MODELING OF RED GIANT STARS
Notice bibliographique
Résumé
Spectra for two-dimensional (2D) stars in the 1.5D approximation are created from synthetic spectra of one-dimensional (1D) non-local thermodynamic equilibrium (NLTE) spherical model atmospheres produced by the PHOENIX code. The 1.5D stars have the spatially averaged Rayleigh–Jeans flux of a K3–4 III star while varying the temperature difference between the two 1D component models (Δ T 1.5D ) and the relative surface area covered. Synthetic observable quantities from the 1.5D stars are fitted with quantities from NLTE and local thermodynamic equilibrium (LTE) 1D models to assess the errors in inferred T eff values from assuming horizontal homogeneity and LTE. Five different quantities are fit to determine the T eff of the 1.5D stars: UBVRI photometric colors, absolute surface flux spectral energy distributions (SEDs), relative SEDs, continuum normalized spectra, and TiO band profiles. In all cases except the TiO band profiles, the inferred T eff value increases with increasing Δ T 1.5D . In all cases, the inferred T eff value from fitting 1D LTE quantities is higher than from fitting 1D NLTE quantities and is approximately constant as a function of Δ T 1.5D within each case. The difference between LTE and NLTE for the TiO bands is caused indirectly by the NLTE temperature structure of the upper atmosphere, as the bands are computed in LTE. We conclude that the difference between T eff values derived from NLTE and LTE modeling is relatively insensitive to the degree of the horizontal inhomogeneity of the star being modeled and largely depends on the observable quantity being fit.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».