Filtrado bayesiano para estimación de parámetros orbitales en estrellas binarias visuales

Abstract

La masa es la propiedad más crítica de una estrella, ya que determina en gran medida su estructura y evolución. Se estima que un porcentaje mayoritario de las estrellas observadas en el cielo corresponde no a estrellas individuales sino a sistemas estelares múltiples. El estudio del movimiento relativo entre los componentes de un sistema estelar es la principal herramienta para calcular masas estelares; de hecho, la mayor parte de las estrellas fuera del Sistema Solar cuya masa ha podido ser determinada de manera directa corresponde a estrellas binarias ─sistemas compuestos por dos estrellas ligadas gravitacionalmente─. De esta manera, los sistemas estelares múltiples constituyen la base observacional de la teoría de estructura y evolución estelar. Dadas las características y el volumen de las observaciones astronómicas, es necesario que los métodos computacionales utilizados en el estudio de sistemas estelares múltiples sean automáticos y robustos frente a la existencia de ruido de observación, brechas temporales y pérdida de datos. Con esta motivación, el presente Trabajo de Título propone y evalúa un método de estimación automática de elementos orbitales (y con ello, de la masa total) para estrellas binarias visuales. La herramienta desarrollada utiliza un enfoque Bayesiano, planteando un esquema de estimación basado en Filtro de Partículas. En este esquema, los parámetros orbitales son formulados como un vector de estado que evoluciona a través del tiempo ─concepto conocido como Evolución Artificial de Parámetros─ y la función de verosimilitud corresponde a la caracterización estadística del error cuadrático medio del conjunto de observaciones de posición relativa en el plano del cielo. A fin de reducir la dimensionalidad del problema, se utiliza la representación de Thiele-Innes para la descripción de las órbitas. El método propuesto es probado sobre datos artificiales basados en el sistema estelar Sirius, con diferentes niveles de cobertura de órbita y error de observación característico. En la mayor parte de los casos estudiados, el método logra estimar los elementos orbitales con gran exactitud y precisión ─mejor en la medida que el error observacional característico disminuye y la cobertura de la órbita aumenta─; sin embargo, se lograron identificar casos límite en que, sin importar la calidad de los datos, los parámetros orbitales estimados presentan un error significativo (a pesar de generar órbitas concordantes con las observaciones). Finalmente, se muestra que el algoritmo desarrollado permite no sólo obtener un estimador ─un valor puntual dentro del espacio paramétrico─, sino también caracterizar la distribución a posteriori de los parámetros orbitales.