مقدّمة

يمكن دراسة عمر وتوزيعات العناصر الكيميائية في التجمّعات النجمية غير المحلولة في المجرّات والعناقيد النجمية بواسطة نمذجة توليف السُّكّان النجميين (EPS). تعتمد هذه التقنية على نظرية تطوّر النجوم لنمذجة توزيع الطاقة الطيفية (SED) للأنظمة النجمية عبر الكون. الأساس في نماذج EPS هو التجمّع النجمي البسيط (SSP)، وهو مجموعة من النجوم المتزامنة والمتجانسة كيميائيًا. لإنشاء نموذج SSP، هناك ثلاثة مُدخلات أساسية: دالة الكتلة الابتدائية النجمية (IMF)، مسارات التطوّر النجمي، ومكتبة أطياف نجمية ذات معلمات غلاف جوي معروفة وتغطية شاملة لمراحل التطوّر النجمي المختلفة.

بالنسبة لمكتبة الأطياف، يمكن الاختيار بين مكتبات تجريبية ونظرية. من المكتبات التجريبية: ELODIE، MILES، مكتبة X-SHOOTER الطيفية، STELIB، PICKLES، وGRANADA. تختلف هذه المكتبات بشكل كبير في تغطية معلمات النجوم، والدقّة الطيفية، ونطاق الطول الموجي. ليست جميعها مناسبة لنمذجة SED لمجرّات من المسوحات الحديثة مثل MaNGA، التي جمعت أطياف IFU لأكثر من 10,000 مجرّة قريبة (\(z \sim 0.05\)). في معظم الحالات، لا يكون نطاق الطول الموجي كافيًا لنمذجة كامل نطاق SED. استجابةً لهذا النقص، تم إنشاء مكتبة النجوم MaNGA (MaStar)، والتي تغطّي فضاء معلمات أوسع في خصائص الغلاف الجوي والكتلة واللمعان مقارنة بأي مكتبة طيفية أخرى. هذه التغطية الشاملة ستسمح بإنشاء نماذج SSP قويّة. علاوة على ذلك، تجمع MaStar الأطياف باستخدام مطياف BOSS ضمن نطاق طول موجي \(3620 - 10350\) أنغستروم وبدقّة متوسّطة \(R\sim1800\). هذا يعني أن نماذج SSP المنشأة بهذه المكتبة ستكون مناسبة تمامًا لأطياف SDSS والمسوح الطيفية الأخرى حتى عند الانزياح الأحمر العالي.

لحساب نماذج EPS باستخدام أطياف تجريبية، يجب توافر معلمات غلاف جوي نجمية دقيقة للأطياف التجريبية لربطها بالمعلمات النظرية المتوقّعة لمراحل التطوّر النجمي. تشمل هذه المعلمات: درجة الحرارة الفعّالة \(T_{\text{eff}}\)، الجاذبية السطحية \(\log g\)، والوفرة الحديدية \([\mathrm{Fe}/\mathrm{H}]\) — والتي سنشير إليها لاحقًا بالمعلمات النجمية الأساسية (FSPs). يمكن تحديد هذه المعلمات عبر تحليل البيانات الضوئية (الفوتومترية) والطيفية للنجم باستخدام أطياف نظرية من نماذج الأغلفة الجوية.

لا يقتصر تحديد المعلمات النجمية على إنشاء نماذج التجمّعات، بل هو ضروري أيضًا لنمذجة درب التبانة وفهم فيزياء النجوم. ونتيجةً لذلك، ظهرت العديد من الدراسات والخوارزميات المخصّصة لتحديد المعلمات النجمية الأساسية. بالنسبة للمسوحات واسعة النطاق، بما في ذلك MaStar، أصبح من الضروري أتمتة هذه العملية، وهو ما بات ممكنًا بفضل تطوّر القدرة الحاسوبية. من الأعمال القائمة في هذا المجال: نظام ASPCAP لمسح APOGEE، والذي يعتمد على تقليل \(\chi^2\) في برنامج FERRE، حيث تُلائم الأطياف المرصودة بأطياف تركيبية ضمن عرض طيفي يقارب \(\sim 200\) نانومتر، وتُحدَّد وفرة العناصر الكيميائية عبر ملاءمة نطاقات ضيّقة حول خطوط مختارة. يتم هذا التحليل بدقّة طيفية أعلى من MaStar عند \(R\sim22{,}500\). أمّا خوارزمية The Payne، فتعتمد على شبكة عصبية مدرّبة بالكامل على أطياف تركيبية، وتستخدم تقليل المربعات الصغرى لتدريب أوزان الشبكة. وبطريقة مشابهة، ولكن مدرّبة على أطياف نجمية تجريبية، تأتي خوارزمية The Cannon، التي تعتمد على التعلُّم بالنقل وتدريب نموذج قائم على البيانات على أطياف تجريبية ذات تسميات عالية الدقّة وتطبيقه على مكتبة مخصّصة من أطياف المسح. هناك أيضًا برنامج ULySS، الذي يتّبع نهج الملاءمة الطيفية الكاملة المشابه لـ pPXF، ويستخدم تقليل \(\chi^2\) مع بيانات تجريبية من ELODIE كمرجع. رغم نجاح هذه الطرق ودقّتها، فإنها لا تغطّي كامل نطاق معلمات MaStar بسبب محدودية شبكات النماذج وضيق نطاق الطول الموجي، ما لا يناسب التنوّع الكبير في أنواع الأطياف النجمية في MaStar. علاوة على ذلك، عبر حساب المعلمات على نطاق طول موجي واسع، نقلّل من الاعتماد على دقّة خطوط فردية في نماذج الأغلفة الجوية.

في هذا البحث، نقدّم طريقة لتحديد المعلمات النجمية الأساسية، والتي استخدمناها لاشتقاق معلمات كتالوج MaStar النهائي (MPL-11)، الذي يشمل 59,266 طيفًا لكل زيارة لـ 24,290 نجمًا فريدًا. هذه الطريقة امتداد للطريقة التي طوّرناها للإصدار المبكّر من بيانات MaStar، دعمًا لأوّل نماذج تجمّعات نجمية مبنيّة على MaStar. في كلتا الحالتين، نُـلائم الأطياف المرصودة مع شبكة واسعة من الأطياف النظرية باستخدام كود pPXF. وفي هذا العمل، نُضيف تقنية MCMC لاستكشاف فضاء المعلمات بدقّة وتقدير حالات عدم اليقين. للمقارنة، نعرض في الملحق 7 طريقتنا السابقة التي تعتمد على تقليل \(\chi^{2}\) المتقطّع، ونقارن النتائج مع Chen وآخرون (2020). في الملحق 8 تتم مقارنة طريقتي \(\chi^{2}\) وMCMC. نستنتج أن أداء الطريقتين متكافئ من حيث نمذجة التجمّعات النجمية.

يجدر بالذكر أنّ هناك جهودًا أخرى ضمن MaStar لتحديد المعلمات النجمية باستخدام تقنيات وأساليب مختلفة Chen وآخرون (2020)، Chen وآخرون (قيد الإعداد)، Lazarz وآخرون (قيد الإعداد)، وImig وآخرون (قيد الإعداد). ستُصدِر جميع المعلمات عبر كتالوج القيمة المُضافة لـ SDSS مع مجموعة وسيطة في ديسمبر 2021، وسيتم وصف المقارنة بينها في Yan وآخرون 2021 (قيد الإعداد).

هيكل البحث كالتالي: يصف القسم 2 بإيجاز الميزات الرئيسية وآلية اختيار الأهداف في MaStar، ويعرض أيضًا وصفًا لنماذج الأغلفة الجوية النظرية وخطوات المعالجة المُسبقة. في القسم 3 نعرض منهجيتنا ونتائجنا. في القسم 4 نقدّم ملاءمات للنجوم الشمسية وفيغا لاختبار منهجيتنا مقابل نجوم ذات معلمات معروفة جيّدًا. في هذا القسم نقارن أيضًا جزءًا من معلماتنا مع كتالوجات معلمات نجمية أخرى. في القسم 5 نشرح العلاقة بين هذا العمل وحسابات نماذج التجمّعات النجمية. أخيرًا، نُلخّص العمل ونناقش الاعتبارات المستقبلية في القسم 6.