Carregant...
Miniatura

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Laguarta, 2026
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/226857

Chemical tagging and age estimation with the GALAH DR4 survey

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

Stellar chemical abundances encode valuable information about the formation and evolution of the Milky Way. In this work, we explore two complementary approaches to extract this information from the GALAH DR4 survey. First, we explore the use of a supervised machinelearning algorithm to estimate stellar ages for red giant stars from their chemical abundances and atmospheric parameters, using asteroseismic ages as training data. While the model is able to recover a global age trend, the predicted ages show an unexpectedly poor precision. Second, we analyse the multidimensional chemical abundance space of red clump stars using an unsupervised clustering method, identifying chemically coherent groups. These groups display distinct chemical patterns that can be associated with different components of the Galactic disc.

Descripció

Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2026, Tutors: Friedrich Anders, Chloé Padois

Citació

Citació

LAGUARTA GONZÁLEZ, Alejandra. Chemical tagging and age estimation with the GALAH DR4 survey. [consulta: 22 de febrer de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/226857]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre