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Inferência Bayesiana de Parâmetros Fundamentais de Estrelas Be através de Observações Espectroscópicas

Processo: 18/05326-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2018
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Estelar
Pesquisador responsável:Alex Cavaliéri Carciofi
Beneficiário:Matheus Genaro Dantas Xavier
Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Inferência bayesiana   Estrelas massivas   Estrelas Be   Parâmetros
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Estrelas massivas | Inferência Bayesiana | linhas espectrais | parametros estelares | Estrelas Massivas

Resumo

A pesquisa em estrelas Be - objetos da sequência principal em rápida rotação que formam um disco de "decréscimo" viscoso - conta com uma gama de diferentes técnicas observacionais e ferramentas teóricas avançadas para investigar a complexidade dos fenômenos que cercam estas estrelas. Recentemente, sob a supervisão do Professor Alex Carciofi, o grupo BEACON está estudando ferramentas de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC) para aplicar inferência Bayesiana em dados espectroscópicos de estrelas Be com intuito de determinar parâmetros estelares e do disco relevantes a estas estrelas. Este trabalho revelou correlações previamente desconhecidas entre parâmetros e indicou que pequenas incertezas nos parâmetros estelares podem implicar em incertezas substanciais em parâmetros do disco. Portanto, a pesquisa do BEACON pode beneficiar-se como um todo se pudermos avançar em nosso conhecimento de parâmetros estelares fundamentais, que é o principal objetivo do projeto proposto.Até agora, nós utilizamos apenas a distribuição de energia espectral (SED), principalmente na faixa do UV, para inferir parâmetros estelares. O próximo passo é incluir linhas espectrais na análise. Para atingir esta tarefa, duas etapas principais são necessárias: 1) Computar uma grade sintética de perfis de linha cobrindo toda a gama de parâmetros estelares relevantes. 2) Modificar nosso software atualmente utilizado para incluir perfis de linha na inferência Bayesiana. Quando as ferramentais necessárias estiverem prontas, a implementação disto será testada a partir de estrelas bem conhecidas, particularmente Achernar, como referência para os resultados. É esperado que a inclusão do perfil de linha incremente nossa habilidade de extrair parâmetros estelares fundamentais com confiança a partir de espectros e, assim, gere um impacto significativo na pesquisa realizada pelo nosso grupo.

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Publicações científicas
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
RICHARDSON, NOEL D.; THIZY, OLIVIER; BJORKMAN, JON E.; CARCIOFI, ALEX; RUBIO, AMANDA C.; THOMAS, JOSHUA D.; BJORKMAN, KAREN S.; LABADIE-BARTZ, JONATHAN; GENARO, MATHEUS; WISNIEWSKI, JOHN P.; et al. . Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, v. 508, n. 2, p. 2002-2018, . (18/05326-5, 09/54006-4, 18/13285-7, 18/04055-8, 17/08001-7)
RUBIO, A. C.; CARCIOFI, A. C.; TICIANI, P.; MOTA, B. C.; VIEIRA, R. G.; FAES, D. M.; GENARO, M.; DE AMORIM, T. H.; KLEMENT, R.; ARAYA, I; et al. . Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, v. 526, n. 2, p. 30-pg., . (21/01891-2, 17/08001-7, 18/04055-8, 09/54006-4, 19/13354-1, 18/26380-8, 18/05326-5)