第二次RAVE数据发布（DR 2）导出log g值，但我们提出了一种更简单，更干净的方法，仅使用大小来识别矮星和巨星，这不需要光谱分析。我们确认了Bilir等人（2006）的方法，该方法通过将其应用于RAVE DR 2，通过它们在J-V二等图中的位置来估计矮星和巨星的数量。与RAVE的log g值相比，它可以有效地估计J-H>0.4时的矮星和巨星的数量。对于J-H<=0.4，其中矮星和亚巨星在J星等直方图中显示出连续的转变，我们使用贝桑松星系模型预测来统计隔离巨星。红巨星和整个样本的巨星百分比分别为85%和34%。如果我们把亚巨星加进去，整个样本中演化恒星的比例将上升到59%。在文献中，我们第一次分析了CHISQ对RAVE的log g值的影响（CHISQ是从RAVE的技术中得到的惩罚chi ^2，该技术是在观测光谱和合成光谱之间找到最佳匹配，以推导恒星参数）。CHISQ值和信噪比均不偏倚RAVE log g值。因此，通过双星等图识别矮星和巨星的方法已经在无偏数据集上得到了验证。
英文摘要：
The second RAdial Velocity Experiment (RAVE) Data Release (DR2) derives log g values but we present a simpler and cleaner method of identifying dwarfs and giants using only magnitudes, which does not require spectroscopic analysis. We confirm the Bilir et al. (2006) procedure which estimates the number of dwarfs and giants via their positions in the J-V two magnitude diagram by applying it to RAVE DR2. It is effective in estimating the number of dwarfs and giants at J-H>0.4 compared to RAVE's log g values. For J-H<=0.4, where dwarfs and subgiants show a continuous transition in the J magnitude histogram, we used the Besancon Galaxy model predictions to statistically isolate giants. The percentages of giants for red stars and for the whole sample are 85% and 34%, respectively. If we add the subgiants, the percentage of evolved stars for the whole sample raises to 59%. For the first time in the literature, we analysed the effect of CHISQ on RAVE's log g values (CHISQ is the penalised chi^2 from RAVE's technique of finding an optimal match between the observed spectrum and synthetic spectra to derive stellar parameters). Neither the CHISQ values nor the signal-to-noise ratio bias RAVE log g values. Therefore the method of identifying dwarfs and giants via the two magnitude diagram has been verified against an unbiased dataset.
The relation between velocity dispersions and chemical abundances in RAVE giants
我们开发了一个贝叶斯框架，以确定在一个强大的方式之间的关系速度分散和化学丰度的恒星样本。我们的建模考虑了化学和运动学性质的不确定性。我们使用RAVE DR 5径向速度和丰度以及Gaia DR 1自行和松弛（如果可能，否则使用UCAC 4数据）。我们发现，在一般情况下，速度分散增加减少[Fe/H]和增加[Mg/Fe]。高[Mg/Fe]恒星的速度色散可能会降低，这是一个可以忽略的恒星比例的性质，几乎不是一个可靠的结果。在低[Fe/H]和高[Mg/Fe]下，样品是不完整的，受到偏差的影响，并且可能不代表潜在的恒星星族。
Coma Berenices: first evidence for incomplete vertical phase-mixing in local velocity space with RAVE - confirmed with Gaia DR2
在Gaia DR 2发表之前，我们与RAVE和TGAS确认了Quillen ey等人最近在GALAH调查中关于太阳附近后发座Berenices移动群的观察，即它只存在于负银河纬度。这使我们能够表明，它是相干的垂直速度，提供了第一个证据，不完全垂直相混合。我们估计第一次从动力学参数，移动集团必须形成最多~ 1.5 Gyr前，并与此相关的人马座矮卫星星系的近心通道。本说明是原始arXiv文章的重写版本，现在还包括我们对Gaia DR 2的发现的确认。
The M-giant star candidates identified in the LAMOST data release 1
我们用TiO_5和CaH_2 + CaH_3的光谱指数图来区分M巨星和M矮星。利用从LAMOST DR 1上获得的高信噪比的M巨星光谱，我们成功地组装了一组M巨星模板，这些模板显示了更可靠的光谱特征。结合Zhong et al.（2015）的M矮星/亚矮星模板，我们提出了一个扩展的M型模板库，其中不仅包括具有明确定义的温度和金属丰度网格的M矮星，还包括M0至M6亚型的M巨星。然后，利用模板拟合算法对LAMOST DR 1中的M颗巨星进行了自动识别和分类。用2 MASS JHK和WISE W1/W2红外光度计对M巨星表的结果进行了交叉匹配。此外，我们还在零速静止坐标系下，利用模板谱的互相关方法计算了所有M巨星的日心视向速度。利用绝对红外星等MJ和我们分类的光谱亚型之间的关系，我们导出了M巨星的光谱距离，其不确定度约为40%。提供了8639颗M巨星的目录。作为额外的搜索结果，我们还提供了101690 M矮星/次矮星目录，这些目录是由我们的分类管道分类的。
Value-added catalogs of M type stars in LAMOST DR5
在这项工作中，我们提出了新的目录M巨星和M矮星从LAMOST DR 5。总共有39，796颗M巨星和501，152颗M矮星从分类管道中识别出来。模板拟合结果包括M巨星和M矮星，M巨星有7个温度亚型（从M0到M6），M矮星有18个温度亚型（从K7.0到M8.5），M矮星有12个金属丰度亚型（从dMr到usdMp）。我们交叉匹配我们的M型目录与2 MASS和WISE目录，以获得红外星等和颜色。采用由\gaia{} DR 2中的视差导出的距离，M_G vs.（G_bp-G_rp）_0图表明，在我们的M型星样本中还包括早型星和白矮星-M矮星双星，M巨星的污染率约为4.6%，M矮星的污染率约为0.48%.我们发现，CaH光谱指数是一个有效的选择标准的碳星。从M巨星样品中总共鉴定出289颗碳星，并通过LAMOST光谱得到进一步证实。
Machine Learning Techniques to Distinguish Giant Stars from Dwarf Stars Using Only Photometry -- Pushing Redwards
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；Flatiron Institute（平果研究所）；University of Notre Dame（圣母大学）；National Astronomical Observatory of Japan（日本国立天文台）；The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所）；Tohoku University（东北大学）；Hosei University（法政大学）
The spatial distribution of dwarf and giant galaxies in and around Virgo cluster
Universidad de Atacama（阿塔卡马大学）；Universidad Técnica Federico Santa María（费德里科·圣玛丽亚技术大学）；Millenium Nucleus for Galaxies (MINGAL)（星系千年核心（MINGAL））；Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利群岛天体物理学研究所）；Universidad de La Laguna（拉古纳大学）
