“SFH”的版本间差异

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: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:
: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,
:* 白噪声,功率谱是常数,
:* 随机行走 (red noise)</math> PSD(f) \propto f^{-2} </math>
:* 随机行走 (red noise)<math> PSD(f) \propto f^{-2} </math>
:* [[damped random walk]]



===测光数据===
===测光数据===

2019年2月17日 (日) 14:33的版本

  • 恒星形成历史
  • 根据SFH,生成光谱的工具[1]

recover SFH

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)
  • damped random walk

测光数据

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