Improved period estimates of RR Lyrae stars using multitapering and the F-test
Notice bibliographique
Résumé
Asteroseismic time-series data have imprints of stellar oscillation modes, whose detection and characterization through time-series analysis allows us to probe stellar interior physics. Such analyses usually occur in the Fourier domain by computing the Lomb-Scargle (LS) periodogram, an estimator of the power spectrum underlying unevenly-sampled time-series data. However, the LS periodogram suffers from the statistical problems of (1) inconsistency (or noise) and (2) bias due to high spectral leakage. Here, we develop a multitaper power spectrum estimator using the Non-Uniform Fast Fourier Transform (mtNUFFT) to tackle the inconsistency and bias problems of the LS periodogram. Using a simulated light curve, we show that the mtNUFFT power spectrum estimate of solar-like oscillations has lower variance and bias than the LS estimate. We also apply our method to the Kepler-91 red giant, and combine it with PBjam peakbagging to obtain mode parameters and a derived age estimate of $3.97 \pm 0.52$ Gyr. PBjam allows the improvement of age precision relative to the $4.27 \pm 0.75$ Gyr APOKASC-2 (uncorrected) estimate, whereas partnering mtNUFFT with PBjam speeds up peakbagging thrice as much as LS. This increase in efficiency has promising implications for Galactic archaeology, in addition to stellar structure and evolution studies. Our new method generally applies to time-domain astronomy and is implemented in the public Python package tapify, available at https://github.com/aaryapatil/tapify.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».