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Inferência Bayesiana de parâmetros fundamentais de Estrelas Be através de observações espectroscópicas

Processo: 18/05326-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2018
Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
Área do 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

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 ferramentas 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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