Astroestatística de estrelas variáveis : identificação de variabilidade estelar em aglomerados

A maioria das estrelas concentram-se em grupos, chamados aglomerados estelares. Boa parte das estrelas de um aglomerado são chamadas de estrelas variáveis, objetos cuja luminosidade varia no tempo de forma detectável em escalas de um segundo até séculos. Essa variação é detectada através da análise das suas séries temporais de brilho, que podem ter diferentes padrões dependendo do tipo de estrela observada. O estudo de estrelas variáveis fornece informações fundamentais sobre propriedades estelares, como massa, raio, luminosidade, temperatura, e uma melhor compreensão sobre a estrutura interna, composição química e evolução das estrelas. A identificação da variabilidade estelar pode ser feita por inspeção visual das séries temporais. Porém, esse método, tem eficácia limitada pois depende diretamente da interpretação do observador, além de ser demasiadamente demorado, visto o grande número de estrelas que um aglomerado pode conter. Dessa forma, este trabalho propôs desenvolver dois métodos estatísticos e automáticos, chamados tempo de não-constância (TNC), para detecção de estrelas variáveis em grandes conjuntos de dados, e área de não-constância (ANC), como índice de confirmação de variabilidade auxiliar. Este trabalho utilizou dados de 3250 estrelas do aglomerado globular NGC 6397, obtidos nos filtros U_HIGH, B_HIGH e V_HIGH, além do filtro de banda larga FILT_465_250. Foi utilizado um critério probabilístico para separar estrelas pertencentes ao aglomerado das estrelas de campo, o que resultou numa amostra de 1132 estrelas. Foi realizada inspeção visual das séries temporais e bem como aplicação dos métodos TNC e ANC, que demonstraram possuir eficiência em detectar variabilidade comparável à identificação por inspeção visual, porém numa fração do tempo.Most stars are concentrated in groups called star clusters and some of them are called variable stars, objects which luminosity varies over time in a detectable way, in scales from one second to centuries. This variability is detected through the analysis of its brightness time series, which has different patterns depending on the type of star observed. The study of variable stars provides fundamental informations about stellar properties such as mass, radius, luminosity, temperature, as well as a better understanding of the internal structure, chemical composition and evolution of stars. Stellar variability can be identified by time series visual inspection. However, this method has limited effectiveness due to its depedency on observer’s interpretation, in addition to being too time consuming, given the large number of stars that a cluster can contain. Therefore, this work proposes to develop two statistical and automatic methods called time of non-constancy (TNC), for detecting variable stars in large data sets, and area of non-constancy (ANC), as an auxiliary index for variability confirmation. This work used data from 3250 stars from the globular cluster NGC 6397, obtained in the filters U_HIGH, B_HIGH and V_HIGH, in addition to the broadband filter FILT_465_250. A probabilistic criterion was used to separate stars belonging to the cluster to field stars resulting in a sample of 1132 stars. Visual inspection of the time series was carried out, as well as the application of the TNC and ANC methods, which demonstrated an efficiency in detecting variability comparable to identification by visual inspection, but in a fraction of the time

Compact groups of dwarf galaxies in TNG50: late hierarchical assembly and delayed stellar build-up in the low-mass regime

Compact groups of dwarf galaxies (CGDs) have been observed at low redshifts ($z<0.1$) and are direct evidence of hierarchical assembly at low masses. To understand the formation of CGDs and the galaxy assembly in the low-mass regime, we search for analogues of compact (radius $\leq 100$ kpc) groups of dwarfs ($7 \leq \log[M_{\ast}/{\rm M}_\odot] \leq 9.5$) in the IllustrisTNG highest-resolution simulation. Our analysis shows that TNG50-1 can successfully produce CGDs at $z=0$ with realistic total and stellar masses. We also find that the CGD number density decreases towards the present, especially at $z \lesssim 0.26$, reaching $n \approx 10^{-3.5}$ $\rm cMpc^{-3}$ at $z = 0$. This prediction can be tested observationally with upcoming surveys targeting the faint end of the galaxy population and is essential to constrain galaxy evolution models in the dwarf regime. The majority of simulated groups at $z \sim 0$ formed recently ($\lesssim 1.5 \ \rm Gyr$), and CGDs identified at $z \leq 0.5$ commonly take more than 1 Gyr to merge completely, giving origin to low- to intermediate-mass ($8 \leq \log[M_{\ast}/{\rm M}_\odot] \leq 10$) normally star-forming galaxies at $z=0$. We find that halos hosting CGDs at $z = 0$ formed later when compared to halos of similar mass, having lower stellar masses and higher total gas fractions. The simulations suggest that CGDs observed at $z \sim 0$ arise from a late hierarchical assembly in the last $\sim 3$ Gyr, producing rapid growth in total mass relative to stellar mass and creating dwarf groups with median halo masses of $\sim 10^{11.3}$ $\rm M_\odot$ and B-band mass-to-light ratios mostly in the range $10 \lesssim M/L \lesssim 100$, in agreement with previous theoretical and observational studies.Comment: 20 pages, 18 figures, 4 tables, accepted by MNRAS. Updated to reflect minor changes made during the referring process. Nearest neighbour catalogues available at http://www.tng-project.org/floresfreitas2

Supressão da formação estelar em galáxias até grandes distâncias dos aglomerados

It is well known that galaxy properties depend on their environment, with high-density regions having a low fraction of star-forming galaxies (fSF). However, other galaxy properties correlated with fSF are also dependent on the environment, making it difficult to disentangle what actually affects fSF. Fortunately, large-scale surveys have provided an increase in the amount of reliable extragalactic data, which can shed light on these questions. In this context, we use a complete sample of galaxies in the Sloan Digital Sky Survey Data Release 18 along with a logistic regression model to account for nine different galaxy properties across their entire range of values without binning to investigate how the fSF varies with galaxy properties out to R/rvir = 20, where R is the clustercentric distance and rvir is the virial radius. We also explore how the variations of fSF with the galaxy environment and properties depend on the adopted estimate of the star formation rates (SFRs), using SFRs estimated by two different methods: one mainly from Hα emission line and other from UV/optical photometry. We find that the increase of fSF with R/rvir depends on the galaxy properties, with velocity dispersion and AGN activity (classified in the WHAN diagram) playing the most important role. Furthermore, when various galaxy properties are taken into account, the dependence of fSF on R/rvir is significantly smaller, being important only for non-AGN galaxies according to the WHAN diagram and galaxies with intermediate σe values (1.9 ≲ log10(σe/[km s−1 ]) ≲ 2.1). Although the results obtained with different SFRs estimates are qualitatively similar, the absolute variations of fSF with galaxy properties and environment are significantly different. Our work reveals the importance of taking several galaxy properties into account simultaneously to properly estimate the fSF and how distinct methodologies used to measure SFRs can impact the interpretation of the results.É bem conhecido que as propriedades das galáxias dependem de seu ambiente, de forma que regiões com alta densidade tendem a ter uma baixa fração de galáxias com alta taxa de formação estelar – ou fração de galáxias star-forming (fSF). No entanto, outras propriedades das galáxias que são correlacionadas com fSF também dependem do ambiente, tornando difícil determinar o que realmente afeta fSF. Felizmente, o grande aumento na quantidade e na qualidade de dados extragalácticos obtidos pelos grandes levantamentos de dados recentes podem ajudar a esclarecer essas questões. Neste contexto, usamos uma amostra completa de galáxias do Sloan Digital Sky Survey Data Release 18, juntamente com um modelo de regressão logística para modelar nove diferentes propriedades de galáxias em todos os seus intervalos completes de valores, sem binagem, a fim de investigar como fSF varia com essas propriedades até R/rvir = 20, onde R é a distância clustercêntrica e rvir é o raio virial. Exploramos como as variações de fSF com o ambiente juntamente com as propriedades da galáxia dependem do método adotado para estimar as taxas de formação estelar (SFRs), utilizando SFRs estimadas por dois métodos diferentes: um utilizando principalmente linha de emissão Hα e outro utilizando distribuição espectral de energia (SED) no UV/óptico. Descobrimos que a dependência de fSF com R/rvir depende fortemente de propriedades como dispersão de velocidade e atividade AGN (classificada utilizando o diagrama WHAN). Além disso, quando várias propriedades das galáxias são levadas em conta, a dependência de fSF com R/rvir é significativamente menor, sendo importante apenas para galáxias não-AGN (no diagrama WHAN) e galáxias com valores de σe intermediários (1, 9 ≲ log10(σe/[km s−1 ]) ≲ 2,1). Embora os resultados obtidos com diferentes estimativas de SFRs sejam qualitativamente semelhantes, as variações absolutas de fSF com as propriedade