发表机构
Universitat de Barcelona; Institut d’Estudis Espacials de Catalunya; Instituto de Astrofísica de Canarias; Universidad de La Laguna; Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam（巴塞罗那大学; 加泰罗尼亚空间研究所; 加那利天体物理研究所; 拉古纳大学; 波茨坦阿诺德·爱因斯坦天体物理研究所）
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本文提出利用基于模拟的推断（SBI）方法，从光谱、测光和天体测量数据中同时估计恒星年龄、质量及双星质量比，以解决未分辨多重性导致的年龄简并问题。
AI 中文摘要
恒星年龄是我们解开不同银河系形成情景所需的核心参数。然而，没有任何恒星年龄测定方法是完全独立于模型的。即使在最佳情况下，当前的恒星年龄估计精度也仅为约7%，准确度约为10-15%。像StarHorse这样的最先进的恒星参数推断代码的一个主要缺点是它们没有考虑未分辨的恒星多重性。特别是在主序带上近乎等质量的双星或更高阶系统的情况下，正确考虑未分辨的多重性对于下一代恒星巡天至关重要。基于模拟的推断（SBI）是一种稳健且灵活的方法，适用于处理传统基于似然的方法变得不可行的复杂模型。在这里，我们概述了如何利用SBI从光谱、测光和天体测量数据中获得精确的恒星年龄、质量、双星质量比以及其他恒星参数。
英文摘要
Stellar age is the central desirable parameter we need to disentangle different Galactic formation scenarios. Nevertheless, no stellar age dating method is completely model-independent. Even in the best-case scenarios, present-day stellar age estimates are only precise to $\sim7\%$ and accurate to $\sim10-15\%$. A main drawback of state-of-the-art stellar parameter inference codes like {\tt StarHorse} is that they do not take into account unresolved stellar multiplicity. Especially in the case of nearly equal-mass binaries or higher-order systems on the main sequence, properly taking into account unresolved multiplicity is imperative for the next generation of stellar surveys. Simulation-based inference (SBI) is a robust and flexible approach for dealing with complex models where traditional likelihood-based methods become unfeasible. Here we sketch how SBI can be used to obtain precise stellar ages, masses, binary mass ratios, and other stellar parameters from spectroscopic, photometric, and astrometric measurements.
CommentsTo appear in the Proceedings of IAU Symposium 408, 5 pages, 3 figures
