SFH

• 恒星形成历史

• 根据SFH，生成光谱的工具[1]

recover SFH

• STECKMAP　　[2]
• pPXF [3]

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）$PSD(f)\propto f^{-2}$
• damped random walk

测光数据

• starpy http://arxiv.org/abs/1609.00023

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