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更深、更广、更快的程序:通过机器学习，利用深度、快速的DECam成像来探索恒星耀斑活动( The deeper, wider, faster program: Exploring stellar flare activity with deep, fast cadenced DECam imaging via machine learning )
Webb S Flynn C Cooke J Zhang J Abbott A Mahabal T M C Allen R Andreoni I Bird S A Goode S Lochner M Pritchard T Parallaxes Stars: Flare Stars: Low-mass Methods: data analysis
我们使用暗能量相机对恒星耀斑进行了500%的距离限制研究，作为更深、更广、更快计划的一部分。这些数据是通过连续20秒的cadence g波段成像收集的，我们确定了19914个源，它们与盖亚DR2的精确距离在12,3平方度范围内，在一个星系纬度范围内。每次访问每个场地平均花费74分钟。所有光曲线都是通过一种新颖的无监督机器学习技术来获取的，该技术是为异常检测而设计的。我们确定了发生在80颗恒星上的96次耀斑事件，其中大多数是M矮星。积分耀斑能量范围为1031-1037 erg，耀斑能量的增加与星系面距离的增加之间存在比例关系，代表了恒星年龄导致耀斑事件的减少和更大能量的增加。与以前的研究一致，我们观察到从M0-M6光谱类型的耀斑分数增加。此外，我们发现恒星的耀斑比例随着与银道面的垂直距离的增加而减少，在大约100 pc的情况下急剧下降。我们发现有$sim 70{{m%}}$的识别耀斑发生在<8分钟的短时间尺度上。最后我们给出了我们的相关耀斑率，发现体积率为2.9±0.3×106耀斑pc3 hr1。
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