Using MCMC optimization in spectral disentangling methods

Yıl 2023, , 323 - 327, 31.12.2023

Emre Barbaros , Ahmet Dervişoğlu

https://doi.org/10.55064/tjaa.1203660

Öz

In this study, the MCMC (Markov Chain Monte Carlo) method was integrated as an optimization routine to the FDBinary spectral separation program, which is a spectral separation program in the literature, via the Python programming language, and the FDMC code was created. Using FDMC, spectral separation and optimization was performed on the HD 5550 spectral couple system, which was taken from the Polarbase data archive, and the results were shared

Anahtar Kelimeler

Spectroscopic Binaries, Spectral Disentangling, MCMC

Tayfsal Ayırma Yöntemlerinde MCMC Optimizasyonunun Kullanımı

Öz

Bu çalışmada literatürde bulunan bir tayfsal ayırma programı olan FDBinary tayfsal ayırma programına Python program- lama dili aracılığı ile MCMC (Markov Chain Monte Carlo) yöntemi bir optimizasyon rutini olarak entegre edilmiş ve FDMC kodu oluşturulmuştur. FDMC kullanılarak Polarbase veri arşivinden alınmış HD 5550 tayfsal çift sisteminin tayflarına tayfsal ayırma ve optimizasyon gerçekleştirilmiş elde edilen sonuçlar paylaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Spectroscopic Binaries, Spectral Disentangling, MCMC

Kaynakça

• Alecian E., Tkachenko A., Neiner C., Folsom C. P., and B. L., 2016, Astronomy & Astrophysics, 589, A47
• Bagnuolo William G. J., Gies D. R., 1991, The Astrophysical Journal, 376, 266
• Blanco-Cuaresma S., Soubiran C., Jofré P., Heiter U., 2014, in Astronomical Society