BSN: Light Curve Modeling and Orbital Evolution of the Total-eclipse Contact Binary EZ Oct
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the first detailed multiband ( BVR c I c and TESS) photometric analysis of the short-period binary EZ Oct. This study combines ground-based observations conducted at a Southern Hemisphere observatory in Argentina with data from the TESS mission. Investigating the orbital period variations of EZ Oct reveals a steadily increasing period consistent with a quadratic trend. We present a new ephemeris and estimate the mass transfer rate as M ̇ = 1.353 × 1 0 − 8 M ⊙ yr −1 , indicating ongoing conservative mass transfer from the less massive to the more massive star. Light curve modeling was performed using the PHOEBE Python code in conjunction with the MCMC approach, and the inclusion of a cold starspot was required to achieve an adequate fit. Absolute parameters were estimated using Gaia DR3 parallax and astrophysical equations. Our analysis shows that EZ Oct is a total-eclipse contact binary with a mass ratio of 1.969, a fillout factor of 0.106, and an inclination of 82 . ° 13. Based on the stellar masses and temperatures of the components, the target system belongs to the W-subtype of contact binaries. The positions of the component stars were displayed on the mass—luminosity and mass—radius diagrams to illustrate their evolutionary status. Moreover, we investigated the relationship between orbital period and stellar luminosity in contact binary stars using a sample of 461 systems with P < 0.5 day. We highlight the position of EZ Oct in the mass ratio—inclination parameter space, showing that it lies within the densely populated region of contact binaries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».