Soru:
Mutlak büyüklükleri veya izokronları kullanmadan, bir yıldızın yaşını ve evrimsel durumunu nasıl söyleyebiliriz?
Moriarty
2013-11-30 12:56:09 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Yıldız yaşlarını tahmin etmenin olağan yöntemleri, izokron tahminlerini içerir. Ayrıca, mutlak büyüklüğünü etkin sıcaklık ve görünür büyüklüğüyle ilişkilendirerek bir yıldızın yarıçapını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu ölçümlerin veya gözlemlerin yokluğunda, bir yıldızın yaşını ve evrimsel durumunu nasıl tahmin edebilirsiniz?

Sizin gibi tek bir yüksek çözünürlüklü $ (R \ gtrsim 50000) $ spektrumu verildiğinde tek veri noktası, bir yıldızın yaşını ve evrimsel durumunu doğru bir şekilde çıkarmak ne kadar kolaydır? Örneğin, her ikisi de $ T _ {\ mathrm {eff}} = 4000 ~ \ mathrm {K} $ ile kırmızı cüce ile kırmızı dev arasındaki spektrum nasıl farklılık gösterir? Ya da 2 $ ~ \ mathrm {Gyr} $ ve $ 8 ~ \ mathrm {Gyr} $ yaşlarındaki iki kırmızı cüce arasında?

İyi bir cevap yüzey yerçekiminin $ (\ log g) $, spektral çizgileri (ve bunun yıldız kütlesi ve yarıçapı ile nasıl ilişkili olduğunu), evrimin farklı aşamalarında hangi öğeleri daha güçlü gözlemleyebileceğimizi ve jirokronolojinin bazı gözlemsel sonuçlarını etkiler.

Önemli olan kırmızı cüce ile kırmızı devleri (çok farklı spektrumlara sahip çok farklı yıldızlardır) ayırt etmek değil, genç bir kırmızı cüce ile yaşlı bir cüce arasında ayrım yapmaktır.
Aslında bu doğru, ancak belki de bu farklılıklardan bazıları 2 Gyr ve 8 Gyr yaşlı kırmızı cüce arasındaki bir karşılaştırmada da (daha ince olsa da) ortaya çıkıyor - daha çok ilgilendiğim şey bu daha kesin tespitler. Esasen merak ediyorum. izokronlara dayanmayan makul derecede kesin (örneğin 1 Gyr) yaş belirleme yapmanın ne kadar kolay (veya mümkün) olduğu.
Beş yanıtlar:
Rob Jeffries
2014-12-04 00:50:34 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bir kırmızı dev ile bir kırmızı cücenin spektrumları tamamen farklıdır , bu nedenle bu konuda söylenecek çok fazla şey yoktur ve devlerle cüceleri ayırt etmek basittir. Örneğin, alkali çizgiler kırmızı devlerde neredeyse yok, ancak kırmızı cücelerde güçlü. Bunun neden olduğuna dair teori, yüzey yerçekimi ve basıncın genişlemesiyle ilgilidir; yıldız atmosferleri üzerine standart bir yüksek lisans / lisans dersinin malzemesi, SE cevabı değil.

Gerçek şu ki, iyi sinyal-gürültü oranına sahip bir R = 50.000 spektrum size oldukça kolay bir şekilde sıcaklığı 100K), yüzey yerçekimi (0,1 dex'e kadar) ve metaliklik (0,05 dex'e kadar), artı diğer elementel bolluklar (Li dahil) yaklaşık 0,1 dex hassasiyette.

Bununla ne yapabilirsiniz:

Yıldızı log g-Teff düzleminde çizebilir ve yıldızın metalikliğine uygun teorik izokronlarla karşılaştırabilirsiniz. Bu , bir mesafeniz olmasa ve en çok kullanılan yöntem olsa bile, güneş tipi (veya daha büyük kütleli) bir yıldızın yaşını tahmin etmenin en iyi yoludur. Bunun ne kadar iyi çalıştığı ve ne kadar açık bir şekilde yıldızın evrim aşamasına bağlıdır. Güneş gibi yıldızlar için, belki 2 Gyr yaş hassasiyetine sahip olursunuz. Daha düşük kütleli yıldızlar için, 10Gyr'deki ana dizideyken neredeyse hiç hareket etmezler, bu nedenle, nesnenin bir ana dizi öncesi yıldız olduğunu bilmediğiniz sürece yaşı bu şekilde tahmin edemezsiniz (aşağıya bakın).

Li bolluğuna bakabilirsiniz. Güneş kütlesindeki yıldızlar için Li bolluğu yaşla birlikte düşer. Bu, 0.3-2Gyr yaşları arasındaki güneş benzeri yıldızlar için ve 0.1-0.5 Gyr arasındaki K-tipi yıldızlar için ve 0.02-0.1 Gyr arasındaki M-cüceler için oldukça iyi çalışacaktır - yani Terazi'nin içinde tükenmeye başladığı aralıkta fotosfer, her şeyin gittiği çağa kadar. Tipik kesinlik iki faktör olabilir. K ve M cücelerindeki yüksek Li bolluğu genellikle bir ana dizi durumunu gösterir.

Jirokronoloji pek yardımcı olmuyor - bu bir rotasyon periyodu gerektirir. Ancak, dönme hızı (spektrumunuzda öngörülen dönüş hızı olarak ölçülür) ve yaş arasındaki ilişkiyi kullanabilirsiniz. Yine, uygulanabilirlik kütleye göre değişir, ancak Li'nin tersi yönde. M cüceleri, G cücelerinden daha uzun süre hızlı dönüşü sürdürür. Elbette belirsiz eğim açısı probleminiz var.

Bu bizi aktivite-yaş ilişkisine getiriyor. Spektrumdaki kromosferik manyetik aktivite seviyelerini ölçebilirsiniz. Sonra bunu aktivite ve yaş arasındaki deneysel ilişkilerle birleştirin (örneğin, Mamajek & Hillenbrand 2008). Bu size birkaç yüz Myr'den büyük yıldızlar için yaşı iki faktör olarak verebilir. Yine de Güneş'ten daha az kütleli yıldızlar için yetersiz kalibre edilmiştir. Ancak genel olarak daha aktif bir M cücesi, daha az aktif bir M cücesinden daha genç olabilir. Kesinlikle 2Gyr ve 8Gyr M cüce arasında ayrım yapmalıdır.

Görüş hızı hattını spektrumunuzdan ölçerseniz, bu size yıldızın hangi yıldız popülasyonuna ait olduğu konusunda en azından olasılıklı bir fikir verebilir. Daha yüksek hızlar daha yaşlı bir yıldızı gösterme eğilimindedir. Doğru harekete sahip olsaydınız (ve tercihen mesafe Gaia sonuçlarında yuvarlanırsa) bu daha iyi çalışır.

Benzer şekilde, olasılık açısından düşük metalik yıldızlar yüksek metalik yıldızlardan daha yaşlıdır. 8Gyr kadar eski yıldızlardan bahsediyor olsaydınız, bunların metalikliği oldukça düşük olurdu.

Özetle. G-cücelerinden bahsediyorsanız, spektrumdan log g ve Teff kullanarak yaklaşık% 20'lik kesinliklere yaşlandırabilirsiniz. M cüceler için, Li ile genç bir PMS nesnesine bakacak kadar şanslı değilseniz, o zaman hassasiyetiniz tek bir nesne için en iyi ihtimalle birkaç Gyr olacaktır, ancak etkinlik, metallik ve kinematikten olasılık tahminlerini aynı anda birleştirmek daralabilir. bu biraz.

Eklenti olarak radyo izotop tarihlemesinden de bahsedeceğim. Uzun yarı ömürlere sahip U ve Th izotoplarının bolluğunu ölçebilir ve daha sonra diğer r-süreci öğelerini bir kılavuz olarak kullanarak başlangıç ​​bolluklarını tahmin edebilirseniz, bir yaş tahmini - "nükleokozmokronoloji" alırsınız. Şu anda, bunlar çok yanlış - hangi yöntemleri benimsediğinize bağlı olarak aynı yıldız için 2 farklı faktör.

Soderblom (2013) 'i okuyun; Jeffries (2014).

DÜZENLEME: Bu cevabı yazdığımdan beri, ortaya çıkan en az bir umut verici yöntem daha var. Bazı s-süreci elementlerinin (örneğin baryum, itriyum) bolluğunun Galaksinin yaşamı boyunca oldukça yavaş zenginleştiği (ölmekte olan asimptotik dev dal yıldızlarının rüzgarları tarafından) ve demir ile zenginleşmeden çok daha yavaş olduğu ortaya çıktı. Mg ve Si gibi alfa elementlerinden daha yavaş. Bu nedenle, [Y / Mg] gibi bu elementlerin göreli fraksiyonlarının bir ölçümü, bir milyar yıllık hassasiyetlere kadar yaş verebilir (ör. Tucci Maia ve diğerleri 2016; Jofre et al. al. 2020). Bu yöntem, bir Gyr'den daha yaşlı güneş türü yıldızlar için muhtemelen en iyisidir, ancak daha düşük kütleli yıldızlar için keşfedilmemiş / kalibre edilmemiş olarak kalır.

Envite
2013-12-04 05:29:44 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Kısacası: yapamazsınız.

Uzunluk olarak: Yapabileceğiniz en iyi şey, spektrumunuzu bilinen spektrumlardan oluşan bir kitaplıkla eşleştirmek ve en iyi eşleşmeyi bulmaktır. Ancak bu spektrumların yararlı olabilmesi için yaşlarını, kütlelerini, Y'leri (Helyum içerikleri) ve Z'leri (metal içerikleri, yani Helyum'un ötesinde her şeyi) belirlemeniz gerekir. Ve yaşları ... evet, izokronlardan gelir, dolayısıyla izokronları dolaylı olarak kullanırsınız.

Kısacası, kısaca, evet, bir yıldızın kütlesini, yaşını ve Y ve Z değerlerini spektrumu ve kendi izokronu olmadan, ana sekans durumu sırasında belki de ana sekans ömrünün% 5'ine kadar (örneğin Güneşimiz gibi 10 Gyr'lik bir ana-güvenlik ömrü yıldızı için 0,5 Gyr).

Ve evet Yine, bu spektrum eşleşmesi, yüzey yerçekimi gibi, kendi başına yararlı olmayan ancak önceden kütle ve yarıçap bilgisi gerektiren ek bilgiler verir.

-1 Bu biraz bozguncu görünüyor ve bir yıldız yaşını tahmin etmenin diğer tüm yollarından bahsetmiyor.
@RobJeffries, dolaylı olarak izokronlara dayalı olmayan başka hangi yollar?
Cevabımda 6 listelediğim.
"Yıldızın grafiğini g-Teff düzleminde çizebilir ve yıldızın metalikliğine uygun teorik izokronlarla karşılaştırabilirsiniz" diyorsunuz. yani izokron kullanıyorsunuz. Soru "izokron kullanmadan" dır.
Doğal olarak, bu senaryoya Sunlike yıldızlar için * gerçekte kullanılan * yöntemi dahil ettim, çünkü OP'nin (ve belki de siz) mutlak bir mag olduğunun farkında değilsiniz. İzokronlarla eşleşmesi gerekli değildir. Daha sonra izokron gerektirmeyen diğer altı tekniği listeledim. Ben buradayken - O'nun bolluğunu kırmızı cüce spektrumundan nasıl buluyorsunuz ve "spektrum eşleştirme" tekniği 0.5Gyr hassasiyetine nasıl yol açıyor? Bana bir örnek verebilir misin?
Spektrum matematiği tekniği, araştırılan spektrumun bilinen yaş, boyut, metaliklik ve evrimsel statüye sahip bir spektrum kütüphanesi ile karşılaştırılmasından oluşur. Bil bakalım bu veriler nereden geldi?
Açıklığa kavuşturayım. Beni "kırmızı cüceler" için (a) "spektrum eşleştirme" tekniğinin kullanıldığı hakemli bir makaleye yönlendirin; (b) 0,5Gyr'ye (veya MS ömrünün% 5'i) yakın herhangi bir şeyin kesinliğini verir; (c) helyum bolluğuna yol açar. (a) Mümkün olabilir, ancak (b) ve (c) inanılmaz. Cevabımda kapsamlı bir şekilde belirttiğim gibi, yıldızların yaşları İK diyagramında izokronlar kullanılmadan çıkarılabilir. -1
Warrick
2014-11-17 12:28:09 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Yıldız atmosferleri konusunda uzman değilim, bu yüzden $ \ log g $ gibi şeylerin çizgileri nasıl etkilediği konusunda sınırlı bir fikrim var. Ama yıldız modellerle çalışıyorum, bu yüzden bu kısımda bir bıçak alabilirim.

Genel prensip, yıldız model yaşlarını hesaplamanın bir tür optimizasyon problemi olmasıdır. Birkaç basit varsayıma dayalı bir diferansiyel denklem sistemi kurarak yıldız iç mekanlarının yapısını modelliyoruz. (Yıldız yapısını ve evrimi öğretirken, genellikle Onno Pols ve Jørgen Christensen-Dalsgaard 'ın olağanüstü ve ücretsiz ders notlarını öneririm.) Bu modeller birçok parametreye bağlıdır. Bazıları tanıdık geliyor: kütle, kompozisyon ve yaş. Biraz daha az: genellikle konveksiyonun nasıl parametreleştirildiğine dair en az bir parametre vardır. Örneğin. karıştırma uzunluğu . Bazıları ayrıktır: hangi opaklık verileri kullanılır, hangi güneş bollukları seçilir. Ve bazıları nispeten önemsizdir: Denklemleri çözmede kullanılan düzinelerce (hatta yüzlerce!) Sayısal parametre vardır.

Diyelim ki beş parametre alan sihirli bir kara kutumuz var - kütle, başlangıç ​​metalikliği , ilk helyum bolluğu, yaş ve karışım uzunluğu — ve $ T_ \ text {eff} $ ve $ \ log g $ üretir. Yapmamız gereken şey, optimizasyonda, çıkarımda, parametre tahmininde veya buna her ne demek isterseniz, standart bir problem olan gözlemlerle eşleşecek parametrelerin değerlerini seçmek.

Yaşın özel bir parametre olduğunu unutmayın. Kütle, yarıçap veya parlaklık gibi şeyleri nispeten doğrudan ölçmenin yolları vardır. Ancak uygun yıldızı üreten model dizisini seçmek her zaman ilk etapta hangi yıldız modellerini kullandığınıza bağlıdır. Yaşlar hem gözlemlerdeki belirsizlikler nedeniyle hem de modellerdeki içsel belirsizlik nedeniyle belirsizdir. Girişimölçer gibi bir şey potansiyel olarak bağımsız bir yarıçap verebilse de, yaşın yalnızca dolaylı ölçümlerini alabiliriz ve bu dolaylı ölçümleri yaşlara dönüştürmek de belirsizliği beraberinde getirir.

İşin püf noktası şu anda elinizde ne kadar çok veri var ...

Tek veri noktanız olarak tek bir yüksek çözünürlüklü (R≳50000) spektrum göz önüne alındığında, bir bölgenin yaşını ve evrimsel durumunu doğru bir şekilde çıkarmak ne kadar kolay star?

Tek bir spektrum verildiğinde doğru (veya hatta kesin) bir yaş elde etmenin çok zor olduğunu söyleyebilirim. Şu anda, spektrum muhtemelen ilk olarak $ T_ \ text {eff} $ ve $ \ log g $ 'ı belirlemek için kullanılacak ve bu nedenle değerler, yıldız modelinde girdiler olarak kullanılacaktır. Unutmayın: İç mekan modellerinden bahsediyorum, bu yüzden karşılaştırmak için tipik bir atmosfer oluşturmazlar. O zaman, gözlemlenebilirlerden daha fazla parametrenin olduğu sorununu zaten anladınız. Bu, karışım uzunluğu parametresinin Güneş için en uygun değerlerle aynı olduğu (bunun için çok daha fazla veriye sahibiz) ve helyum ve metallerin bolluğunun korelasyonlu olduğu varsayılarak çözülür. (Buna zenginleştirme yasası diyoruz.) Bu, sorunu izlenebilir hale getirir, çünkü yüksek çözünürlüklü spektrum bize metal içeriğini de söylemelidir.

Evrimsel durumu bilmek daha kolaydır, çünkü yüzey yerçekimi, özellikle yüksek çözünürlüklü bir spektrum göz önüne alındığında, ayırt etmenize yardımcı olmalıdır. Dediğim gibi, burada uzman değilim ve yanlış sınıflandırmanın çok renkli fotometride olabileceğinin farkındayım, ancak bunun yüksek çözünürlüklü spektrumlarda olmasını beklemiyorum.

Eğer siz ' d daha fazlasını okumak istiyorum, işte ilginizi çekebilecek bazı hızlı kaynaklar. Birincisi, yıldız yaşlarını belirleme üzerine bazı ders notları yakın zamanda arXiv'de yayınlandı:

İkinci olarak, temel atmosferi hesaplayan bir web uygulaması olan GrayStar ile sentetik çizgi profilleri ve diğer atmosferik verilerle oynayabilirsiniz. veri. (Bu konuda tecrübeli değilim, bu yüzden tam olarak nasıl çalıştığından emin değilim, ancak istediğiniz bilgiyi elde etmek için oynayabilirsiniz, örneğin devler ve cücelerdeki çizgi profilleri arasındaki fark, sanırım.)

usernumber
2020-02-20 15:42:58 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bu makaleye dayanarak, yıldızlar yaşlandıkça daha yavaş dönerler. Bu nedenle yıldızların yaşı, yıldızların dönüşü ölçülerek tahmin edilebilir: hızlı dönen yıldızlar gençken yavaş dönen yıldızlar yaşlıdır.

adrianmcmenamin
2014-11-14 22:59:41 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bazı çok büyük (ve dolayısıyla nispeten havalı) kırmızı devler için, emisyon çizgileri bazen görüldüğü için, spektrumlarından bir şeyler tespit edebilirsiniz - bunlar genellikle daha tipik absorpsiyonun ortasında görülen (karanlık) daha parlak merkezi yamalardır. spektral çizgiler - devleri çevreleyen büyük boyutlu (gerçekten!) sıcak gaz bulutlarının neden olduğu. Ancak bu, kırmızı devi tespit etmek için güvenilir bir yöntem değildir.

Devlerin ve cücelerin spektrumları yüksek çözünürlükte * tamamen * farklıdır. Bu soruyu nasıl ele alıyor?
"Bir yıldızın yaşını ve evrimsel durumunu nasıl tahmin edebilirsiniz?"


Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...