[論文レビュー] Allesfitter: Flexible Star and Exoplanet Inference From Photometry and Radial Velocity

Maximilian N. Günther, Tansu Daylan|arXiv (Cornell University)|Mar 31, 2020

Stellar, planetary, and galactic studies参考文献 130被引用数 99

ひとこと要約

allesfitter は、光度および径運動速度データからの星および系外惑星の共同推定を可能にする柔軟でオープンソースの Python パッケージであり、トランジット時系列変動、位相曲線、星の変動、 spots、フレア、およびガウス過程による系統的ノイズをサポートする。MCMC およびネストド・サブスティングを用いたパrameter 推定とベイズ的モデル比較が可能で、出版用の出力が得られ、初心者向けの GUI やプログラミング可能な API を備え、広範なワークフローへの統合が可能である。

ABSTRACT

We present allesfitter, a public and open-source python software for flexible and robust inference of stars and exoplanets given photometric and radial velocity data. Allesfitter offers a rich selection of orbital and transit/eclipse models, accommodating multiple exoplanets, multi-star systems, transit-timing variations, phase curves, stellar variability, star spots, stellar flares, and various systematic noise models including Gaussian Processes. It features both parameter estimation and Bayesian model selection, allowing to easily run either a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) or Nested Sampling fit. For novice users, a graphical user interface allows to specify all input and perform analyses; for python users, all modules can be readily imported in any existing scripts. Allesfitter also produces publication-ready tables, LaTeX commands, and figures. The software is publicly available (https://github.com/MNGuenther/allesfitter), pip-installable (pip install allesfitter) and well documented (www.allesfitter.com). Finally, we demonstrate the software's capabilities on several examples and provide updates to the literature where possible for Pi Mensae, TOI-216, WASP-18, KOI-1003 and GJ 1243.

研究の動機と目的

• 複数のミッションからの光度および径運動速度データを用いた系外惑星および星の系のモデリングにおける、スケーラブルで再現可能かつ自動化された推定の増大するニーズに対応すること。
• 既存のソフトウェアがしばしば狭い問題（例：トランジットや RV のみ）に焦点を当てており、強固なベイズ的モデル比較が欠如しているという制限を克服すること。
• トランジット、日食、位相曲線、フレア、ノイズモデルなどの多様なフォワードモデルを、1 つの拡張可能なフレームワークに統合すること。
• 初心者向けの GUI と、高度なユーザー向けのプログラマブルな API を提供することで、広範なアクセス性と既存のワークフローへの統合を確保すること。
• 出版用の出力（LaTeX テーブル、図、コマンドなど）を提供することで、再現性と広報性を高めること。

提案手法

• ベイズの定理を用いて、データと事前分布が与えられたもとでのモデルパrameter の事後確率を計算するベイズ推論を採用する。
• 光度および径運動速度データに対してガウスノイズを仮定する尤度関数を用い、対数尤度はカイ二乗項の和として定義される。
• MCMC（emcee を介して）およびネストド・サブスティング（dynesty を介して）を用いて事後分布のサンプリングを実施し、後者は強固なベイズ的証拠推定を可能にする。
• 既存のパッケージからモジュラーなフォワードモデルを統合する：ellc はトランジット・日食および RV を、aflare は星のフレアを、celerite はガウス過程を、その他も含む。
• 多エポックおよび多源データに対応するための柔軟な設定を備えた多項式、スプライン、またはガウス過程を用いて、系統的ノイズをモデル化する。
• インジェクション・リカバリーテストを可能とし、複数惑星、複数星、およびトランジット時系列変動、位相曲線、spots モデリングを含む複雑な系に対応する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1 つの拡張可能なソフトウェアフレームワークが、光度および径運動速度データからの複数の系外惑星および星の現象の共同推定を、堅牢に処理できるか？
• RQ2 allesfitter は、複雑なノイズおよび変動を伴う多様な系において、パrameter 推定とベイズ的モデル比較をどれほど効果的に実行できるか？
• RQ3 TOI-216 や WASP-18、KOI-1003、GJ 1243 といった実際の系外惑星系において、独立した解析から得られた発表済み結果と、allesfitter の出力がどの程度一致するか？
• RQ4 allesfitter は、星のフレア、spots、位相曲線を統計的に厳密かつ計算効率よくモデル化できるか？
• RQ5 allesfitter の GUI と API は、一貫した再現可能ワークフローにおいて、初心者ユーザーと熟練開発者を同時に満たすことができるか？

主な発見

• allesfitter は、TOI-216 について、Dawson ら (2019) の報告と良好に一致する軌道パrameter およびトランジット時系列変動 (TTVs) の事後推定を再現した。
• WASP-18 については、Shporer ら (2019) と高い一貫性を示し、光学的位相曲線の振幅（A1 = 0.0221 ± 0.0045、B1 = 0.1443 ± 0.0056、B2 = 0.1922 ± 0.0059）を回復した。
• KOI-1003 の場合、Roettenbacher ら (2016) の二重星系（例：RA/RB = 0.1634 ± 0.0021、P = 8.35992 ± 0.00094 d）の事後分布と良好に一致したが、spots の通過によるわずかなずれが見られた。
• GJ 1243 では、1.8 日間の TESS セグメント内で 2 つの spots と 3 つのフレアをモデル化し、フレアピーク時刻（例：t_peak,flare1 = 2456519.028417 ± 0.000038 BJD）および振幅（A_flare1 = 0.0973 ± 0.0034）が期待通りの値と一致した。
• ソフトウェアは、最小限のユーザー作業で、LaTeX テーブルや図を含む出版用出力を生成でき、すべてのテストケースでその有効性が示された。
• allesfitter のネストド・サブスティング実装は、低分散のベイズ的証拠推定を提供し、標準的な MCMC のみでは得られない統計的に堅牢なモデル比較を可能にした。