1つの星の周りの6つの太陽系外惑星の発見は、FTで6つのピークを数えるのと同じくらい「簡単」でしたか?


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phys.orgの記事「科学者が近くの星の巨大なデータセットを公開して公開している」では、エシェルの放射速度測定値の公開されているデータベースのリリースについて説明しています。LCES HIRES / KECK精密放射速度外惑星調査。KeckのHIRESホームページも参照してください

20年間、これらの科学者たちはHIRESを、地球から比較的近い100パーセク、つまり325光年以内にある1,600を超える「近隣」の星に向けてきました。計測器は約61,000の観測を記録し、それぞれが30秒から20分の範囲で持続しました。これらのすべてのデータがコンパイルされると、データセット内の特定の星は、数日、数年、または10年以上の観測値を持つ可能性があります。

この部分は特に私の興味を引いた:

最近、星を周回する6惑星システムを発見しました。これは大きな数です」とバートは言います。「3つから4つ以上の惑星を持つシステムを検出することはあまりありませんが、ホスト星に関する18年を超えるデータがあったため、このシステムで6つすべてをうまくマップすることができました。」(強調を追加)

惑星間重力相互作用が最小である1つまたは2つの惑星の非常に単純なケースでは、素敵な長く連続的な半径方向速度測定のフーリエ変換は、2つのメインピークとおそらく他のアーティファクトを示します。各惑星によって引き起こされた恒星の動きが同様の大きさである場合、分析はかなり簡単かもしれません。

しかし、引用で言及された6つの惑星のケース(それがどれであるかはわかりません)とパッチタイムの範囲(調査です)の場合、この分析はどのように行われましたか?ピークだけですか?それとも、可能なすべての組み合わせのスーパーコンピューターシミュレーションにそれを投げて、シミュレートされたアニーリングを1か月間実行させますか?

それとも、いくつかの「探偵の仕事」も含まれていましたか-仮定、フィッティング空間の制限、あるいは研究の外部からの他のデータの包含さえ?


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水星、金星、地球、火星、木星、土星。土星(#6)の軌道周期は29年です。18年間のデータがあれば、それを手に入れることはできません。私たちのものと比べて奇妙に分散した太陽系でなければなりません。フーリエには、2、3つの軌道が適しています。
Wayfaring Stranger

@WayfaringStranger は、データセットの唯一の分析がフーリエ多様体であった場合に当てはまる可能性があります。また、時間の経過に伴う速度変動を直接分析することもできます。18年間で数十の速度測定を1メートル/秒の精度で行うと、木星の後に少なくとも何かが大きいことを示すことができるかもしれません。土星と天王星を明確に解決できるかどうかはわかりませんが、質問があれば、分析結果とともに回答を掲載します。
uhoh

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@-> uhohかなり大丈夫。他の方法を追加することで解像度がどのように向上するかがわかります。以前の「ここではどのタイプのカーブフィッティングが有効か」という議論に関与したくありませ。フーリエだけに焦点を当てたのは、そのようにして質問が組み立てられたからです。
Wayfaring Stranger

回答:


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私は、記録保持者(2017年2月14日現在)がHD 10180であり、少なくとも7つの惑星と9つまでの可能性のある証拠があると思います。

Lovis et al。(2011)は、6年間に渡って得られた190個の動径速度測定に基づく最初の発見を発表しました。測定の精度は0.3-0.9 m / sでした。

その論文のセクション4では、データから惑星を見つける方法について説明しています。フーリエ法とフィッティング法のハイブリッドです。ピリオドグラムの各ピークが見つかると、それがモデルに追加され、最適なソリューションに向けて反復されます。

連続する惑星は、予測された半径方向速度曲線の周りのrms散乱を減らします。最終的に、フィッティング統計の改善がモデルへの別の惑星(およびより多くの自由パラメーター)の追加を正当化するかどうかを判断する必要があります。7つの惑星を追加した後の最終rmsは1 m / sをわずかに超えていましたが、これは期待される精度よりも劣っていますが、Lovisら 恒星活動による(おそらく)放射状速度ジッターの属性。次に、軌道モデルを改良して、惑星と惑星の相互作用と潮汐力の影響を含めます。

各惑星に起因する半径方向の速度振幅は、0.8〜4.5 m / sの範囲です。最も周辺の検出では振幅は最小ですが、周期は最短です(サイクルが多いため、小さい振幅を検出するのが簡単です)。

n

これらのタイプの分析では、いくつかの重要な仮定が行われます。主なものは、バックグラウンドノイズのある種のモデルを想定する必要があることであり、多くの場合、ガウス分布で非周期的であると想定されます。


log(2π/ω)

Lomb-Scargleピリオドグラムについてこれを見つけました。
uhoh
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