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主成分解析法による質量放出 　　　赤色巨星の距離決定

主成分解析法による質量放出 　　　赤色巨星の距離決定. 　　　奈良女子大学　理学部 　　情報科学科　西岡研究室 　　　　　　孫野　成子. はじめに. 今までの方法では質量放出赤色巨星までの距離を絶対等級から求めていた為、距離を高い精度で求めることが不可能であった 本方法では主成分解析法により、質量放出赤色巨星までの距離を絶対等級を用いずに求める為、より高い精度で距離測定を行うことが可能となった. 星の距離を求める方法. 年周視差を測定する方法 分光・測光視差から絶対等級を利用する方法 脈動変光星の周期光度関係と星の変光周期を対応させる方法. 　　　　　　主成分解析法.

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主成分解析法による質量放出 　　　赤色巨星の距離決定

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  1. 主成分解析法による質量放出　　　赤色巨星の距離決定主成分解析法による質量放出　　　赤色巨星の距離決定 　　　奈良女子大学　理学部 　　情報科学科　西岡研究室 　　　　　　孫野　成子

  2. はじめに • 今までの方法では質量放出赤色巨星までの距離を絶対等級から求めていた為、距離を高い精度で求めることが不可能であった • 本方法では主成分解析法により、質量放出赤色巨星までの距離を絶対等級を用いずに求める為、より高い精度で距離測定を行うことが可能となった

  3. 星の距離を求める方法 • 年周視差を測定する方法 • 分光・測光視差から絶対等級を利用する方法 • 脈動変光星の周期光度関係と星の変光周期を対応させる方法

  4. 　　　　　　主成分解析法 • 相関のある多変量の総合的特性を出来るだけ少数個の合成変量 • （主成分）で表す方法

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  6. 主成分解析の目的 • できるだけ少数個の主成分の数で • 元のデータのもつ情報を表すこと • 固有値が１以上か、累積寄与率が • ０．８以上の主成分を採用する

  7. 　　距離を表す主成分を抽出する • DPCA (Descriptive Principal Component Analysis ) • データ：距離に無関係な色を表す • 　　　　　データ３つ • EPCA (Extended Principal Component Analysis) • データ： DPCAで用いた3つのデータと • 　　　　　距離のindicatorとみなせるデータ

  8. DPCAデータ

  9. DPCAによる結果

  10. EPCAデータ • 質量放出赤色巨星では、粗い近似の元に距離ｄは • である • 距離のindicaterとみなせる • を第4変数とする

  11. EPCAによる結果

  12. DPCAとEPCAの結果比較

  13. グループ１のDPCAによる結果

  14. グループ１のEPCAによる結果

  15. グループ１におけるDPCAとEPCAの結果比較

  16. グループ２のDPCAによる結果

  17. グループ２のEPCAによる結果

  18. グループ２におけるDPCAとEPCAの結果比較

  19. まとめ • 質量放出赤色巨星は二つのグループに類別でき、各グループごとに距離を求めるのが妥当である • グループごとに主成分解析により距離を計算した • 本方法は赤色巨星固有の雑音の影響を軽減できる為、より高い精度を得られる計算法である • グループ１とグループ２には進化の差がみてとれる

  20. 今後の課題 • クラスタリングの自動化アルゴリズムの考案 • 主成分解析法以外の方法の検討

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