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English Summary
In this paper, Dolphin presents numerical methods for measuring star formation histories from color-magnitude diagrams (CMDs), with emphasis on generating model CMDs and maximum likelihood solutions. The study involves various subtle issues such as Poisson distribution sampling of data synthesis, full uncertainty measurements in reported parameters, goodness-of-fit quantification, binned CMDs, and incorporating outside information. Several examples are provided to demonstrate star formation history measurement under diverse conditions including number of stars, complexity of star formation history, and foreground contamination levels.
Key Technical Terms
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- Synthetic CMD Generation SFR(t,Z) [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
Explanation: Generates synthetic color-magnitude diagrams for star formation histories based on input parameters such as distance, extinction/reddening, etc., allowing comparison with observed stellar populations subject to Poisson distribution sampling. - Model CMD [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
Explanation: A probability distribution from which observed data are applied in a numerical minimization process, enabling the measurement of star formation history under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions. - Binning [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
Explanation: Refers to dividing color-magnitude diagrams into sections for performing χ2 minimization, enabling the measurement of star formation history under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions. - Poisson Distribution Sampling [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
Explanation: A technique used to measure star formation histories subject to Poisson distribution sampling, allowing comparison of observed stellar populations under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions. - Goodness-of-fit Quantification [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
Explanation: Refers to determining the underlying star formation history via Poisson distribution sampling, enabling comparison of observed stellar populations subject to varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions.
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Mon. Not. R. Astron. Soc. 000, 1–19 (2001) Printed 24 October 2018 (MN LATEX style file v1.4) Numerical Methods of Star Formation History Measurement and Applications to Seven Dwarf Spheroidals A. E. Dolphin,1 1Kitt Peak National Observatory, National Optical Astronomy Observatories, PO Box 26732, Tucson, AZ, 85726, USA electronic mail: dolphin@noao.edu Accepted . Received 2001 ABSTRACT A comprehensive study of the measurement of star formation histories from colour- magnitude diagrams (CMDs) is presented, with an emphasis on a variety of subtleDec issues involved in the generation of model CMDs and maximum likelihood solution. 17 Amongof properthesestatisticsare theforneeddealingfor awithcompletePoisson-distributedsampling of thedatasynthetic(and a demonstrationCMD, the use ofof why χ2 must not be used), measuring full uncertainties in all reported parameters, quantifying the goodness-of-fit, and questions of binning the CMD and incorporating outside information. Several example star formation history measurements are given. Two examples involve synthetic data, in which the input and recovered parameters can be compared to locate possible flaws in the methodology (none were apparent) and measure the accuracy with which ages, metallicities, and star formation rates can be recovered. Solutions of the histories of seven Galactic dwarf spheroidal companions (Carina, Draco, Leo I, Leo II, Sagittarius, Sculptor, and Ursa Minor) illustrate the ability to measure star formation histories given a variety conditions – numbers of stars, complexity of star formation history, and amount of foreground contamination. Significant measurements of ancient > 8 Gyr star formation are made in all seven galaxies. Sculptor, Draco, and Ursa Minor appear entirely ancient, while the other systems show varying amounts of younger stars. Key words: galaxies: stellar content – Local Group – methods: numerical – methods: statistical 1 INTRODUCTION histories of composite populations (stars of a range of agesarXiv:astro-ph/0112331v2 and metallicities). As opposed to isochrone fitting in single- The evolution of galaxies can be…
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한글 요약 (Korean Summary)
이 논문에서 Dolphin은 모델 CMD 및 최대 가능성 솔루션을 생성하는 데 중점을 둔 CMD (Color-Magnitude Diagrams)에서 별 형성 이력을 측정하기위한 수치 적 방법을 제시합니다. 이 연구는 데이터 합성의 포아송 분포 샘플링,보고 된 매개 변수의 전체 불확실성 측정, 적합성 정량화, 비인 CMD 및 외부 정보 통합과 같은 다양한 미묘한 문제를 포함합니다. 별의 수, 별 형성 이력의 복잡성 및 전경 오염 수준을 포함하여 다양한 조건 하에서 별 형성 이력 측정을 입증하기위한 몇 가지 예가 제공된다.
주요 기술 용어 (한글 설명)
- Synthetic CMD Generation SFR(t,Z)
설명 (Korean): 거리, 멸종/빨간색 등과 같은 입력 매개 변수를 기반으로 별 형성 이력에 대한 합성 색상-자극 다이어그램을 생성하여 포아송 분포 샘플링을받는 관찰 된 항성 인구와 비교할 수 있습니다.
(Original English: Generates synthetic color-magnitude diagrams for star formation histories based on input parameters such as distance, extinction/reddening, etc., allowing comparison with observed stellar populations subject to Poisson distribution sampling.) - Model CMD
설명 (Korean): 관찰 된 데이터가 수치 최소화 프로세스에 적용되는 확률 분포는 연령과 금속성 범위에서 끌어온별로 각 부분 CMD를 무작위로 채워서 다양한 조건 하에서 별 형성 이력을 측정 할 수있게한다. 이 절차는 모델 비교가 데이터 모델 가정보다는 데이터 데이터를 기반으로합니다.
(Original English: A probability distribution from which observed data are applied in a numerical minimization process, enabling the measurement of star formation history under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions.) - Binning
설명 (Korean): χ2 최소화를 수행하기위한 컬러 매기도 다이어그램을 섹션으로 나누는 것을 의미하며, 연령과 금속성 범위에서 끌어온별로 각 부분 CMD를 무작위로 채워서 다양한 조건 하에서 별 형성 기록의 측정을 가능하게합니다. 이 절차는 모델 비교가 데이터 모델 가정보다는 데이터 데이터를 기반으로합니다.
(Original English: Refers to dividing color-magnitude diagrams into sections for performing χ2 minimization, enabling the measurement of star formation history under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions.) - Poisson Distribution Sampling
설명 (Korean): Poisson 분포 샘플링을받는 별 형성 이력을 측정하는 데 사용되는 기술은 연령과 금속성 범위에서 끌어온별로 각 부분 CMD를 무작위로 채워서 다양한 조건에서 관찰 된 항성 인구를 비교할 수 있습니다. 이 절차는 모델 비교가 데이터 모델 가정보다는 데이터 데이터를 기반으로합니다.
(Original English: A technique used to measure star formation histories subject to Poisson distribution sampling, allowing comparison of observed stellar populations under varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions.) - Goodness-of-fit Quantification
설명 (Korean): 포아송 분포 샘플링을 통해 기본 별 형성 이력을 결정하는 것을 말하면, 연령과 금속성 범위에서 끌어온별로 각 부분 CMD를 무작위로 채워서 다양한 조건을 겪는 관찰 된 항성 인구를 비교할 수 있습니다. 이 절차는 모델 비교가 데이터 모델 가정보다는 데이터 데이터를 기반으로합니다.
(Original English: Refers to determining the underlying star formation history via Poisson distribution sampling, enabling comparison of observed stellar populations subject to varying conditions by randomly populating each partial CMD with stars drawn from age and metallicity ranges. This procedure ensures that model comparisons are based on data-data rather than data-model assumptions.)
발췌문 한글 번역 (Korean Translation of Excerpt)
몬. 아니다. R. Astron. 사회 000, 1–19 (2001) 2018 년 10 월 24 일 인쇄 (MN 라텍스 스타일 파일 v1.4) 별 형성 기록 측정 및 7 개의 난쟁이 구형에 대한 수치 방법 A. E. Dolphin, 1 1kitt 피크 국립 전망대, 전국 광학 천문학 관찰, PO Box 26732, AZ, 85726, 미국 전자 우체국. 받아 들여졌다. 수신 된 2001 년 초록 모델 CMD 생성 및 최대 가능성 솔루션의 생성과 관련된 다양한 하위 혈관 문제에 중점을 둔 CMD (Colour-Mice Diagrams)의 별 형성 이력 측정에 대한 포괄적 인 연구가 제시됩니다. 17 적절한 중 하나의 중간에있는 중 하나는 thedatasynthetic의 awithpletepoisson-distributedsampling (및 χ2를 사용해서는 안되는 이유)에 대한 awithpletepoisson-distributedsampling에 대한 강요, 모든보고 된 매개 변수에서 완전한 불확실성을 측정하고, cmd의 선을 정량화하고 CMD를 통합하는 것의 정량화를 측정합니다. 몇 가지 예 별 형성 기록 측정이 제공됩니다. 두 가지 예에는 입력 및 복구 된 파라미터가 방법론에서 가능한 플라워를 찾는 데 비교할 수있는 합성 데이터가 포함됩니다 (명백하지 않은 경우). 7 개의 은하 드워프 구형 동반자 (Carina, Draco, Leo I, Leo II, Sagittarius, Sculptor 및 Ursa Minor)의 역사의 솔루션은 다양한 조건, 즉 스타 형성 기록의 복잡성 및 전경 오염의 양을 감안할 때 별 형성 역사를 측정하는 능력을 보여줍니다. 고대> 8 Gyr 별 형성의 상당한 측정은 7 개의 은하 모두에서 이루어집니다. 조각가, Draco 및 Ursa Minor는 완전히 고대처럼 보이며 다른 시스템은 다양한 양의 젊은 별을 보여줍니다. 핵심 단어 : 은하 : 항성 내용-로컬 그룹-방법 : 수치-방법 : 통계 1 복합 집단의 역사 (Agesarxiv 범위의 별 : Astro-PH/0112331V2 및 금속성). 한 번에 isochrone 팅과는 달리, 은하의 진화는 …
Source: arXiv.org (or the original source of the paper)
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