Automated classification of eclipsing binaries

  • Die Detektion von Doppelsternen ist wichtig, da diese die Möglichkeit bieten physikalische Eigenschaften der Sterne zu bestimmen. Diese Arbeit präsentiert eine Software, die mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisiert bedeckungsveränderliche Doppelsterne identifiziert. Analysiert wurden variable Quellen des Galactic Disk Surveys (GDS). Als Ergebnis wurden ca. 8500 neue Doppelsternsysteme mit unterschiedlicher Güte identifiziert, die nicht als solche im International Variable Star Index (VSX) eingetragen sind oder für die dort keine Periode hinterlegt ist. Darunter befinden sich 18 Doppelsternsysteme mit mindestens einer jungen und massereichen Komponente. Bei dieser Art von Sternen ist die Entstehung und Entwicklung nicht vollständig geklärt. Die Ergebnisse dieser Arbeit sind eine wichtige Grundlage um mit Hilfe von weiteren Analysen Modelle und Theorien der Sternentstehung und -entwicklung aufzustellen und zu überprüfen - insbesondere von jungen und massereichen Sternen.

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Metadaten
Author:Christofer FeinGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-51101
Subtitle (German):an analysis of O-Type stars in the galactic plane
Referee:Rolf ChiniGND, Horst FichtnerORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2017/01/12
Date of first Publication:2017/01/12
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Physik und Astronomie
Date of final exam:2016/12/01
Creating Corporation:Fakultät für Physik und Astronomie
Tag:Astrophysik
GND-Keyword:Maschinelles Lernen; Variabilität; Doppelstern; Massereicher Stern; Multiplizität
Institutes/Facilities:Astronomisches Institut
Dewey Decimal Classification:Naturwissenschaften und Mathematik / Astronomie, Kartographie, Geodäsie
faculties:Fakultät für Physik und Astronomie
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht