Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/194268
Estimating spectroscopic ages of red-giant stars using machine learning
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Over the last few years, many studies have found an empirical relation between the abundance of a star and its age, rather well known as chemical tagging. Here we estimate spectroscopic stellar ages for 197.000 stars observed by the APOGEE survey. To this end, we use the supervised machine learning technique XGBoost, trained on a set of 3314 stars with asteroseismic ages observed by both APOGEE and Kepler (Miglio et al. 2021). Eventually, to verify the obtained age estimates, we investigated the chemical, kinematic and positional relationship of the stars in respect to their age.
Descripció
Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2022-2023, Tutor: Friedrich Anders
Matèries (anglès)
Citació
Col·leccions
Citació
GISPERT LATORRE, Pol. Estimating spectroscopic ages of red-giant stars using machine learning. [consulta: 24 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/194268]