Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way

Aplicamos un método de inferencia bayesiana diseñado para estimar los parámetros de un perfil de King sobre diez cúmulos abiertos seleccionados con datos obtenidos de la segunda publicación de datos de la misión GAIA. Los cúmulos están ubicados a distintas distancias, esparcidos por todo el disco ga...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pera, María Sol, Perren, Gabriel Ignacio, Navone, Hugo Daniel, Vázquez, Rubén Ángel
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/167838
Aporte de:
id I19-R120-10915-167838
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1678382024-07-05T20:03:05Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/167838 Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way Pera, María Sol Perren, Gabriel Ignacio Navone, Hugo Daniel Vázquez, Rubén Ángel 2021 2024-07-05T18:50:54Z es Ciencias Astronómicas methods: statistical galaxies: star clusters: general open clusters and associations: general techniques: photometric parallaxes proper motions Aplicamos un método de inferencia bayesiana diseñado para estimar los parámetros de un perfil de King sobre diez cúmulos abiertos seleccionados con datos obtenidos de la segunda publicación de datos de la misión GAIA. Los cúmulos están ubicados a distintas distancias, esparcidos por todo el disco galáctico y abarcando un amplio rango de edad. Mediante la aplicación de nuestro algoritmo de estimación de membresía pyUPMASK, los datos de entrada se limpian de estrellas de campo contaminantes antes de su procesamiento con el marco bayesiano. El método de ajuste de perfil King permite ajustar un perfil elíptico girado en datos espaciales, lo que da como resultado una solución de cuatro parámetros: ángulo de rotación, excentricidad, radio del núcleo y radio de marea. Planeamos extender los resultados obtenidos aquí a tantos cúmulos abiertos como sea posible, creando así una base de datos homogénea de parámetros estructurales estimados mediante inferencia bayesiana. We apply a Bayesian inference method designed to estimate the parameters of a King profile on ten selected open clusters with data obtained from the Gaia DR2 survey. The clusters are located at various distances, scattered throughout the galactic disk, and spanning a wide age range. Through the application of our membership estimation algorithm pyUPMASK, the input data is cleaned from contaminating field stars previous its processing with the Bayesian framework. The King profile fitting method method allows for an elliptical rotated profile to be fitted on spatial data, resulting in a four parameters solution: rotation angle, eccentricity, core radius, and tidal radius. We plan on extending the results obtained here to as many open clusters as possible, thus creating a homogeneous database of structural parameters estimated through Bayesian inference. Asociación Argentina de Astronomía Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 119-121
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Astronómicas
methods: statistical
galaxies: star clusters: general
open clusters and associations: general
techniques: photometric
parallaxes
proper motions
spellingShingle Ciencias Astronómicas
methods: statistical
galaxies: star clusters: general
open clusters and associations: general
techniques: photometric
parallaxes
proper motions
Pera, María Sol
Perren, Gabriel Ignacio
Navone, Hugo Daniel
Vázquez, Rubén Ángel
Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
topic_facet Ciencias Astronómicas
methods: statistical
galaxies: star clusters: general
open clusters and associations: general
techniques: photometric
parallaxes
proper motions
description Aplicamos un método de inferencia bayesiana diseñado para estimar los parámetros de un perfil de King sobre diez cúmulos abiertos seleccionados con datos obtenidos de la segunda publicación de datos de la misión GAIA. Los cúmulos están ubicados a distintas distancias, esparcidos por todo el disco galáctico y abarcando un amplio rango de edad. Mediante la aplicación de nuestro algoritmo de estimación de membresía pyUPMASK, los datos de entrada se limpian de estrellas de campo contaminantes antes de su procesamiento con el marco bayesiano. El método de ajuste de perfil King permite ajustar un perfil elíptico girado en datos espaciales, lo que da como resultado una solución de cuatro parámetros: ángulo de rotación, excentricidad, radio del núcleo y radio de marea. Planeamos extender los resultados obtenidos aquí a tantos cúmulos abiertos como sea posible, creando así una base de datos homogénea de parámetros estructurales estimados mediante inferencia bayesiana.
format Articulo
Articulo
author Pera, María Sol
Perren, Gabriel Ignacio
Navone, Hugo Daniel
Vázquez, Rubén Ángel
author_facet Pera, María Sol
Perren, Gabriel Ignacio
Navone, Hugo Daniel
Vázquez, Rubén Ángel
author_sort Pera, María Sol
title Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
title_short Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
title_full Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
title_fullStr Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
title_full_unstemmed Bayesian estimation of King’s profile parameters for ten open clusters in the Milky Way
title_sort bayesian estimation of king’s profile parameters for ten open clusters in the milky way
publishDate 2021
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/167838
work_keys_str_mv AT peramariasol bayesianestimationofkingsprofileparametersfortenopenclustersinthemilkyway
AT perrengabrielignacio bayesianestimationofkingsprofileparametersfortenopenclustersinthemilkyway
AT navonehugodaniel bayesianestimationofkingsprofileparametersfortenopenclustersinthemilkyway
AT vazquezrubenangel bayesianestimationofkingsprofileparametersfortenopenclustersinthemilkyway
_version_ 1807223574066364416