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Centro de Astrofísica da Universidade do Porto

A Bayesian approach to the modelling of α Cen A

M. Bazot, S. Bourguignon, J. Christensen-Dalsgaard

Resumo
Determining the physical characteristics of a star is an inverse problem consisting in estimating the parameters of models for the stellar structure and evolution, knowing certain observable quantities. We use a Bayesian approach to solve this problem for α Cen A, which allows us to incorporate prior information on the parameters to be estimated, in order to better constrain the problem. Our strategy is based on the use of a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to estimate the posterior probability densities of the stellar parameters: mass, age, initial chemical composition,. . .We use the stellar evolutionary code ASTEC to model the star. To constrain this model both seismic and non-seismic observations were considered. Several different strategies were tested to fit these values, either using two or five free parameters in ASTEC. We are thus able to show evidence that MCMC methods become efficient with respect to more classical grid-based strategies when the number of parameters increases. The results of our MCMC algorithm allow us to derive estimates for the stellar parameters and robust uncertainties thanks to the statistical analysis of the posterior probability densities. We are also able to compute odds for the presence of a convective core in α Cen A. When using core-sensitive seismic observational constraints, these can raise above ∼40%. The comparison of results to previous studies also indicates that these seismic constraints are of critical importance for our knowledge of the structure of this star.

Palavras chave
stars: fundamental parameters – stars: oscillations – stars: individual: α Cen A – stars: evolution – methods: statistical – methods: numerical.

Monthly Notices of the Royal Astronomical Society
Volume 427, Página 1847
dezembro 2012

>> ADS>> DOI

Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço

O Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA) é uma nova, mas muito aguardada, estrutura de investigação com uma dimensão nacional. Ele concretiza uma visão ousada, mas realizável para o desenvolvimento da Astronomia, Astrofísica e Ciências Espaciais em Portugal, aproveitando ao máximo e realizando plenamente o potencial criado pela participação nacional na Agência Espacial Europeia (ESA) e no Observatório Europeu do Sul (ESO). O IA é o resultado da fusão entre as duas unidades de investigação mais proeminentes no campo em Portugal: o Centro de Astrofísica da Universidade do Porto (CAUP) e o Centro de Astronomia e Astrofísica da Universidade de Lisboa (CAAUL). Atualmente, engloba mais de dois terços de todos os investigadores ativos em Ciências Espaciais em Portugal, e é responsável por uma fração ainda maior da produtividade nacional em revistas internacionais ISI na área de Ciências Espaciais. Esta é a área científica com maior fator de impacto relativo (1,65 vezes acima da média internacional) e o campo com o maior número médio de citações por artigo para Portugal.

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