“SFH”的版本间差异

2019年2月17日 (日) 14:31的版本

利用几个特征参数（形成特定比例的恒星的时间）来描述，根据测量的S/N来自动判断需要几个参数。

给定这些参数之后，利用Gaussian Process来生成具体的SFH

Gaussian过程中需要假设一个核函数（协方差），物理上就是SFR在不同的时间上有多大程度是协变的还是stochastic的。参见下面这篇文章

核心假设（1）：星系的SFH偏离main sequence的主线的过程是stochastic的

核心假设（2）：这个随机过程，可以用功率谱（PSD，power spectrum density）或者自相关函数来描述，比较常见的：

a python code, derive the quenching SFH of a galaxy through a Bayesian MCMC method [4]

usingthe observed u-r and NUV-u colours, a redshift, BC03, solar metallicity , Chabrier IMF, no intrinsic dust

SFH is modelled as an exponential decline of the SFR described by two parameters [tq; tau], where tq is the time quench begins

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 *STECKMAP　　[http://astro.u-strasbg.fr/~ocvirk/indexsteckmap.html]
 *pPXF [http://www-astro.physics.ox.ac.uk/~mxc/software/]
+===非参数化的恒星形成历史===
+* arXiv1901.02877  Dense Basis SFH
+:利用几个特征参数（形成特定比例的恒星的时间）来描述，根据测量的S/N来自动判断需要几个参数。
+:给定这些参数之后，利用Gaussian Process来生成具体的SFH
+:: Gaussian过程中需要假设一个核函数（协方差），物理上就是SFR在不同的时间上有多大程度是协变的还是stochastic的。参见下面这篇文章
+* arXiv1901.07556 stochastic modeling of SFH
+:核心假设（1）： 星系的SFH偏离main sequence的主线的过程是stochastic的
+:核心假设（2）：这个随机过程，可以用功率谱（PSD，power spectrum density）或者自相关函数来描述，比较常见的：
+:* 白噪声，功率谱是常数，
+:* 随机行走 （red noise）</math> PSD(f) \propto f^{-2} </math>
 ===测光数据===