Desarrollo y validación del método bayesiano aplicado al análisis astrofísico de cúmulos estelares

PERA, M.S.; VÁZQUEZ, R.; NAVONE, H.D.; PERREN, G.

Rosario

Jornada; XII Jornadas de Ciencia y Tecnología (UNR) - CyT 2018; 2018

Universidad Nacional de Rosario

Los cúmulos estelares son grupos de decenas a miles de estrellas ligadas gravitacionalmente, de gran importancia para el estudio de la evolución estelar, así como para la estructura y evolución dinámica de las galaxias. Estos objetos son sub-estructuras presentes en casi todas las galaxias y son las encargadas de ?fabricar? la mayoría de las estrellas existentes. La determinación de las propiedades de los mismos depende fuertemente, aún en la actualidad, de métodos de ajuste manual aplicados sobre funciones y distribuciones de datos de gran complejidad. En este contexto se desarrolló la herramienta ASteCA (Automated Stellar Cluster Analysis), cuyo principal objetivo es el procesamiento de cúmulos estelares de manera automática y con resultados reproducibles, gracias a la aplicación de métodos estadísticos ajenos a la subjetividad de un ajuste manual. En su versión actual esta herramienta aplica un método de maximización de una función de verosimilitud basado en un enfoque estadístico de carácter frecuentista. En este trabajo presentamos el desarrollo y validación de un nuevo método de análisis (Markov Chain Monte Carlo) basado en un enfoque Bayesiano. El método depende principalmente de un muestreo de Monte Carlo a partir de un algoritmo de reciente desarrollo ampliamente utilizado en la literatura. La validación se llevó a cabo procesando un grupo de 100 cúmulos sintéticos, generados a partir de isócronas teóricas cubriendo un amplio rango de metalicidad (composición química del cúmulo), edad, extinción (cantidad de polvo y gas interestelares entre el sistema solar y el cúmulo), distancia y masa. El problema es estadística y computacionalmente complicado debido a su dimensionalidad, fuerte correlación entre los parámetros, y combinación de parámetros discretos y continuos. Los resultados obtenidos con ASteCA confirman que el método recupera los valores correctos de cada parámetro con una dispersión aceptable en sus distribuciones. El parámetro de metalicidad (discreto) es el que presenta mayor dificultad en su ajuste, sobre todo en cúmulos de baja masa y/o con altos valores de extinción. La masa total es estimada correctamente, aunque su correlación con el parámetro de fracción de binarias presentes en el cúmulo (valor fijado por defecto) no es explorada en este trabajo. Planeamos en un futuro extender la herramienta incorporando diferentes códigos de muestreo, en particular aquellos basados en esquemas del tipo Approximate Bayesian Computation (ABC).