The kinematics of late type stars in the solar cylinder studied with SDSS data
B. Fuchs, C. Dettbarn, H. -W. Rix, T. C. Beers, D. Bizyaev, H. Brewington, H. Jahreiss, R. Klement, E. Malanushenko, V. Malanushenko, D. Oravetz, K. Pan, A. Simmons, S. Snedden
We study the velocity distribution of Milky Way disk stars in a kiloparsec-sized region around the Sun, based on ~ 2 million M-type stars from DR7 of SDSS, which have newly re-calibrated absolute proper motions from combining SDSS positions with the USNO-B catalogue. We estimate photometric distances to all stars, accurate to ~ 20 %, and combine them with the proper motions to derive tangential velocities for this kinematically unbiased sample of stars. Based on a statistical de-projection method we then derive the vertical profiles (to heights of Z = 800 pc above the disk plane) for the first and second moments of the three dimensional stellar velocity distribution. We find that <W> = -7 +/- 1 km/s and <U> = -9 +/- 1 km/s, independent of height above the mid-plane, reflecting the Sun's motion with respect to the local standard of rest. In contrast, <V> changes distinctly from -20 +/- 2 km/s in the mid-plane to <V> = -32 km/s at Z = 800 pc, reflecting an asymmetric drift of the stellar mean velocity that increases with height. All three components of the M-star velocity dispersion show a strong linear rise away from the mid-plane, most notably σ_{ZZ}, which grows from 18 km/s (Z = 0) to 40 km/s (at Z = 800 pc). We determine the orientation of the velocity ellipsoid, and find a significant vertex deviation of 20 to 25 degrees, which decreases only slightly to heights of Z = 800 pc. Away from the mid-plane, our sample exhibits a remarkably large tilt of the velocity ellipsoid towards the Galactic plane, which reaches 20 deg. at Z = 800 pc and which is not easily explained. Finally, we determine the ratio σ^2_{ϕϕ}/σ^2_{RR} near the mid-plane, which in the epicyclic approximation implies an almost perfectly flat rotation curve at the Solar radius.
New ultracool subdwarfs identified in large-scale surveys using Virtual Observatory tools: II. SDSS DR7 vs UKIDSS LAS DR6, SDSS DR7 vs UKIDSS LAS DR8, SDSS DR9 vs UKIDSS LAS DR10, and SDSS DR7 vs 2MASS
我们的目标是发展一种有效的方法来寻找晚型次矮星（光谱类型>M5的金属耗尽矮星），以改善目前的统计。我们的目标是：提高我们对贫金属低质量矮星的认识，弥合晚M型和L型之间的差距，确定它们的表面密度，并了解金属丰度对恒星和亚恒星质量函数的影响。我们使用STILTS、Aladin和Topcat对SDSS、2 MASS和UKIDSS进行了交叉匹配搜索。我们考虑了不同的光度和自行标准，我们的选择。我们确定了29和71晚型亚矮星候选人在每个交叉相关超过8826和3679平方度，分别。我们获得了71个候选人的低分辨率光谱与GTC，NOT和VLT和检索光谱的30个候选人从SDSS光谱数据库。我们分类92候选人的101光谱的基础上使用两种方法：光谱指数和比较与模板已知的次矮星。我们分别从SDSS与2 MASS和SDSS与UKIDSS交叉匹配中确认了86%和94%的候选者为晚型次矮星。这些次矮星的光谱类型介于M5和L0.5之间，SDSS星等在r=19.4-23.3等范围内。我们新发现的晚型M包括49颗次矮星、25颗极端次矮星、6颗超次矮星、1颗次矮星/极端次矮星和2颗矮星/次矮星。在SDSS DR 7与UKIDSS LAS DR 10的交叉比对中，我们得出晚型次矮星的表面密度为每平方度0.040 $^{+0.012}_{-0.007}$。我们还检查了已知和新的亚矮星的AllWISE测光，发现M亚矮星的中…
Machine learning technique for morphological classification of galaxies from the SDSS. I. Photometry-based approach
方法.我们使用了不同的星系分类技术：人类标记，多光度图，朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，随机森林，k最近邻和k倍验证。结果我们提出了一个二进制自动形态分类的星系进行人类标记，multiphotometrics，监督机器学习方法的结果。我们将其应用于SDSS DR 9中0.02 < z < 0.1和24 m < Mr <19.4 m的星系样本。为了研究分类器，我们使用绝对量值：Mu、Mg、Mr、Mi、Mz、Mu-Mr、Mg-Mi、Mu-Mg、Mr-Mz，以及中心R50/R90的逆浓度指数。使用支持向量机分类器和数据的颜色指数，绝对星等，与视觉形态类型的星系的逆浓度指数，我们能够分类316 031个星系从SDSS DR 9与未知的形态类型。结论. Python中的Scikit-learn机器学习支持向量机和随机森林方法为二元星系形态分类提供了最高的准确率：分别为96.4%的正确分类（96.1%早期E型和96.9%晚期L型）和95.5%的正确分类（96.7%早期E型和92.8%晚期L型）。对SDSS DR 9中z < 0.1的316031个星系样本进行支持向量机分类，得到141211 E型和174820 L型星系。
SDSS-IV MaNGA: A Distinct Mass Distribution Explored in Slow-Rotating Early-type Galaxies
利用SDSS MaNGA MPL 5数据集研究了早型星系的径向加速度关系。完整的ETG样本在低加速度端显示出与McGaugh等人（2016）报告的关系略有偏移的RAR;我们发现偏差是由于慢旋转体显示出比McGaugh的RAR系统更高的加速度关系，而快旋转体显示出与McGaugh的RAR一致的加速度关系。快、慢旋星系的加速度关系存在1σ的显著差异，表明加速度关系与星系自旋有关，慢旋星系可能具有与快旋星系和晚型星系不同的质量分布。我们推测慢旋星系的加速度关系偏差可能是由于更多的星系并合事件导致星系中重子和暗物质轨道的初始自旋和关联分布被打乱。
Genus statistics using the Delaunay tessellation field estimation method: (I) tests with the Millennium Simulation and the SDSS DR7
我们研究宇宙大尺度结构的拓扑结构，通过属统计，使用银河星表产生的千年模拟和观测数据，从最新的斯隆数字巡天数据发布（SDSS DR 7）。本文介绍了一种构造星系密度场和测量其等密度面亏格统计量的新方法。它是基于Delaunay曲面细分场估计（DTFE）技术，允许分段连续密度场的定义和精确计算其多边形等密度轮廓的拓扑结构，而不引入任何自由的数值参数。除了这种新的方法，我们还采用了传统的方法，平滑的星系分布与高斯的固定宽度，或自适应平滑的内核，包围了一个常数数量的相邻星系。我们的研究结果表明，基于Delaunay的方法提取的拓扑信息量最大。与传统的属统计方法不同，它能够区分不同的理论星系表分析在这里，无论是在真实空间和红移空间，即使它们是基于相同的基础模拟模型。特别是，DTFE方法检测与高置信度的半分析模型之一，在这里研究的SDSS数据相比，差异，而其他模型被发现是一致的。
Photometric recalibration of the SDSS Stripe 82 to a few milimagnitude precision with the stellar color regression method and Gaia EDR3
通过结合LAMOST DR 7、SDSS DR 12的光谱数据和Gaia EDR 3的校正光度数据，我们应用恒星颜色回归（SCR; Yuan et al. 2015 a）方法重新校准了Ivezić et al.（2007）的SDSS Stripe 82标准星表。在总共约30，000颗光谱目标恒星的情况下，我们绘制出了星表中存在的相对较大和强相关的光度零点误差，在$u$波段中$\sim$为2.5%，在$griz$波段中$\sim$为1%。我们的研究还证实了一些小的，但重要的幅度依赖性的错误，在$z$带的一些电荷耦合器件。各种测试表明，我们已经实现了在$u$频带中约5 mmag和在$griz$频带中约2 mmag的内部精度，这比以前的结果好约5倍。我们还将该方法应用于最新版本的星表（V4.2; Thanjavur et al. 2021），并发现沿着R. A的适度系统校准误差高达$\sim$ 1%。方向和较小的误差沿十二月方向。结果表明，SCR方法的功率时，结合光谱数据和盖亚光度测量在突破1%的精度障碍的地面光度测量。我们的工作为整个SDSS光度测量的重新校准铺平了道路，并对未来测量的校准具有重要意义。最后讨论了SCR方法在不同情况下的应用和改进。
