Sternevolution

@article{eggleton1972composition,
    author = "Eggleton, P. P.",
    title = "Zusammensetzungsänderungen während der stellaren Evolution",
    year = "1972",
    journal = "Monthly Notices of the Royal Astronomical Society",
    url = "https://doi.org/10.1093/mnras/156.3.361",
    doi = "10.1093/mnras/156.3.361",
    number = "3",
    pages = "361-376",
    volume = "156"
}

@misc{jastrow1979red2,
    author = "Jastrow, R",
    title = "Red Giants and White Dwarfs [New ed.]",
    year = "1979",
    howpublished = "New York, Norton",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Jastrow, R., 1979, Red Giants and White Dwarfs [New ed.]: New York, Norton.}"
}

@misc{strom1979the4,
    author = "Strom, S. E. und Strom, K. M",
    title = "Die Evolution von Scheibengalaxien",
    year = "1979",
    howpublished = "Scientific American, v. 240, no. 4, S. 72-82",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Strom, S. E., und Strom, K. M., 1979, Die Evolution von Scheibengalaxien: Scientific American, v. 240, no. 4, S. 72-82.}"
}

Die Produktionsrate von 14 C in der oberen Atmosphäre ändert sich mit der Zeit, weil der galaktische kosmische Strahlungsfluss, der für die 14 C-Produktion verantwortlich ist, durch Änderungen der magnetischen Eigenschaften des Sonnenwinds moduliert wird. Die daraus resultierenden Änderungen des atmosphärischen 14 C-Gehalts werden in Baumringen aufgezeichnet und verwendet, um vergangene 14 C-Produktionsraten aus einem Kohlenstoff-Reservoir-Modell zu berechnen, das den terrestrischen Kohlenstoffaustausch zwischen Atmosphäre, Ozean und Biosphäre beschreibt. Diese vergangenen Änderungen der 14 C-Produktionsrate werden mit 14 C-Produktionsraten verglichen, die aus Neutronenflussmessungen des 20. Jahrhunderts bestimmt wurden, und eine Theorie, die 14 C-Produktion und solare Variabilität in Beziehung setzt, wie sie durch geomagnetische Aa-Indizes und Sonnenfleckenzahlen gegeben ist, wird entwickelt. Diese Theorie berücksichtigt langfristige solare Änderungen, die zuvor vernachlässigt wurden. Das 860-jährige 14 C-Archiv zeigt drei Episoden, in denen Sonnenflecken scheinbar fehlten: n. Chr. 1654 bis 1714 (Maunder-Minimum), 1416 bis 1534 (Spörer-Minimum) und 1282 bis 1342 (Wolf-Minimum). Ein weniger genau definiertes Minimum trat nahe n. Chr. 1040 auf. Der Teil dieses Aufzeichnungsdatums nach n. Chr. 1645 korreliert gut mit den grundlegenden Merkmalen des historischen Aufzeichnungsdatums der Sonnenfleckenzahlen. Die Größe der berechneten 14 C-Produktionsraten deutet auf eine weitere Zunahme des kosmischen Strahlungsflusses hin, wenn Sonnenflecken fehlen. Dieser Fluss war während des Spörer-Minimums am größten. Ein Aufzeichnungsdatum von ungefähren Sonnenfleckenzahlen und Aa-Indizes für das aktuelle Jahrtausend wird ebenfalls vorgestellt.

@article{stuiver1980changes,
    author = "Stuiver, Minze und Quay, Paul D.",
    title = "Änderungen im atmosphärischen Kohlenstoff-14, die einer variablen Sonne zugeschrieben werden",
    year = "1980",
    journal = "Science",
    abstract = "Die Produktionsrate von 14 C in der oberen Atmosphäre ändert sich mit der Zeit, weil der galaktische kosmische Strahlungsfluss, der für die 14 C-Produktion verantwortlich ist, durch Änderungen der magnetischen Eigenschaften des Sonnenwinds moduliert wird. Die daraus resultierenden Änderungen des atmosphärischen 14 C-Gehalts werden in Baumringen aufgezeichnet und verwendet, um vergangene 14 C-Produktionsraten aus einem Kohlenstoff-Reservoir-Modell zu berechnen, das den terrestrischen Kohlenstoffaustausch zwischen Atmosphäre, Ozean und Biosphäre beschreibt. Diese vergangenen Änderungen der 14 C-Produktionsrate werden mit 14 C-Produktionsraten verglichen, die aus Neutronenflussmessungen des 20. Jahrhunderts bestimmt wurden, und eine Theorie, die 14 C-Produktion und solare Variabilität in Beziehung setzt, wie sie durch geomagnetische Aa-Indizes und Sonnenfleckenzahlen gegeben ist, wird entwickelt. Diese Theorie berücksichtigt langfristige solare Änderungen, die zuvor vernachlässigt wurden. Das 860-jährige 14 C-Archiv zeigt drei Episoden, in denen Sonnenflecken scheinbar fehlten: n. Chr. 1654 bis 1714 (Maunder-Minimum), 1416 bis 1534 (Spörer-Minimum) und 1282 bis 1342 (Wolf-Minimum). Ein weniger genau definiertes Minimum trat nahe n. Chr. 1040 auf. Der Teil dieses Aufzeichnungsdatums nach n. Chr. 1645 korreliert gut mit den grundlegenden Merkmalen des historischen Aufzeichnungsdatums der Sonnenfleckenzahlen. Die Größe der berechneten 14 C-Produktionsraten deutet auf eine weitere Zunahme des kosmischen Strahlungsflusses hin, wenn Sonnenflecken fehlen. Dieser Fluss war während des Spörer-Minimums am größten. Ein Aufzeichnungsdatum von ungefähren Sonnenfleckenzahlen und Aa-Indizes für das aktuelle Jahrtausend wird ebenfalls vorgestellt.",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.207.4426.11",
    doi = "10.1126/science.207.4426.11",
    number = "4426",
    pages = "11-19",
    volume = "207"
}

@misc{stuvier1980changes5,
    author = "Stuvier, M. und Quay, P. D",
    title = "Änderungen im atmosphärischen Kohlenstoff-14, die einem variablen Sonnenwind zugeschrieben werden",
    year = "1980",
    howpublished = "Science, v. 207, p. 11-19",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Stuvier, M., und Quay, P. D., 1980, Änderungen im atmosphärischen Kohlenstoff-14, die einem variablen Sonnenwind zugeschrieben werden: Science, v. 207, p. 11-19.}"
}

@incollection{russell1983astronomical3,
    author = "Russell, J. L",
    editor = "Wilson, D. B.",
    title = "Astronomical Creation: The Evolution of Stars and Planets",
    year = "1983",
    booktitle = "Did the Devil Make Darwin Do It? Modern Perspectives on the Creation/Evolution Controversy",
    publisher = "Ames, Iowa, Iowa University Press, p. 46-54",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Russell, J. L., 1983, Astronomical Creation: The Evolution of Stars and Planets, in Wilson, D. B., ed., Did the Devil Make Darwin Do It? Modern Perspectives on the Creation/Evolution Controversy: Ames, Iowa, Iowa University Press, p. 46-54.}"
}

@incollection{fernie1984cepheid,
    author = "Fernie, J. D.",
    title = "Cepheid Period Changes and Stellar Evolution",
    year = "1984",
    booktitle = "Observational Tests of the Stellar Evolution Theory",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-010-9570-9\_77",
    doi = "10.1007/978-94-010-9570-9\_77",
    pages = "441-444"
}

@article{walker1985atmospheric,
    author = "WALKER, J. C. G.",
    title = "Atmospheric Evolution: The Carbon Cycle and Atmospheric CO2.",
    year = "1985",
    journal = "Science",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.230.4722.163-a",
    doi = "10.1126/science.230.4722.163-a",
    number = "4722",
    pages = "163-164",
    volume = "230"
}

@book{cohen1988in1,
    author = "Cohen, M",
    title = "In Darkness Born",
    year = "1988",
    publisher = "The Story of Star Formation: Cambridge, Cambridge University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Cohen, M., 1988, In Darkness Born: The Story of Star Formation: Cambridge, Cambridge University Press.}"
}

@misc{crossref2007astronomical,
    title = "Astronomische Refraktion (Atmosphärische Refraktion)",
    year = "2007",
    booktitle = "Van Nostrand's Scientific Encyclopedia",
    url = "https://doi.org/10.1002/0471743984.vse9166",
    doi = "10.1002/0471743984.vse9166"
}

@incollection{lin2014changes,
    author = "Lin, Hua",
    title = "Changes in Atmospheric Carbon Dioxide",
    year = "2014",
    booktitle = "Global Environmental Change",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-007-5784-4\_48",
    doi = "10.1007/978-94-007-5784-4\_48",
    pages = "61-67"
}

Es gibt eine enorme Anzahl von Sternen (~ einige hundert Milliarden) unterschiedlichen Alters, Größen und Massen in unserer Galaxie, der Milchstraße, und Milliarden anderer Galaxien im Universum. Es war für Astronomen extrem schwierig, sie in verschiedene Gruppen einzuteilen, um ihre Eigenschaften präzise zu verstehen. Im Allgemeinen bleiben Sterne in den Hauptreihenphasen im HR-Diagramm für den größten Teil ihrer Lebensdauer, da sie in dieser Phase ein hydrostatisches Gleichgewicht aufrechterhalten. Sterne unterschiedlicher Massenbereiche durchlaufen verschiedene Entwicklungsphasen. Einige dieser Sterne enden ihr Leben als katastrophale Explosionen, die bisher nicht gut verstanden sind und ein großes Potenzial bieten, den gesamten Evolutionsprozess von Sternen und damit die Evolution des Universums zu verstehen. Boden- und raumgestützte Mehrwellenlängenbeobachtungen dieser Objekte sind entscheidend, um sie im Hinblick auf die Gesetze der Physik zu verstehen. In naher Zukunft wird der technologische Fortschritt den umfangreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen und Robotik erfordern, um astronomische Beobachtungen besser zu verstehen.

@article{pandey2021stellar,
    author = "Pandey, A.",
    title = "STELLARE EVOLUTION UND IHRE ASTRONOMISCHEN BEOBSACHTUNGEN",
    year = "2021",
    journal = "Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica Serie de Conferencias",
    abstract = "Es gibt eine enorme Anzahl von Sternen (\textasciitilde\ einige hundert Milliarden) unterschiedlichen Alters, Größen und Massen in unserer Galaxie, der Milchstraße, und Milliarden anderer Galaxien im Universum. Es war für Astronomen extrem schwierig, sie in verschiedene Gruppen einzuteilen, um ihre Eigenschaften präzise zu verstehen. Im Allgemeinen bleiben Sterne in den Hauptreihenphasen im HR-Diagramm für den größten Teil ihrer Lebensdauer, da sie in dieser Phase ein hydrostatisches Gleichgewicht aufrechterhalten. Sterne unterschiedlicher Massenbereiche durchlaufen verschiedene Entwicklungsphasen. Einige dieser Sterne enden ihr Leben als katastrophale Explosionen, die bisher nicht gut verstanden sind und ein großes Potenzial bieten, den gesamten Evolutionsprozess von Sternen und damit die Evolution des Universums zu verstehen. Boden- und raumgestützte Mehrwellenlängenbeobachtungen dieser Objekte sind entscheidend, um sie im Hinblick auf die Gesetze der Physik zu verstehen. In naher Zukunft wird der technologische Fortschritt den umfangreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen und Robotik erfordern, um astronomische Beobachtungen besser zu verstehen.",
    url = "https://doi.org/10.22201/ia.14052059p.2021.53.29",
    doi = "10.22201/ia.14052059p.2021.53.29",
    pages = "147-150",
    volume = "53"
}

Kontext. Die rasche Ausweitung großflächiger spektroskopischer Durchmusterungen hat die Notwendigkeit unterstrichen, automatische Methoden einzusetzen, um Informationen über die Eigenschaften von Sternen mit größtmöglicher Effizienz und Genauigkeit zu extrahieren und den Einsatz von Rechenressourcen zu optimieren. Ziele. Wir haben eine Methode entwickelt, die auf generativen adversarialen Netzwerken (GANs) basiert, um die physikalischen (effektive Temperatur und Gravitation) und chemischen (Metallizität und Überabundanz von α-Elementen im Verhältnis zu Eisen) atmosphärischen Eigenschaften in astronomischen Spektren zu trennen. Durch eine Projektion der Sternspektren, die üblicherweise als latenter Raum bezeichnet wird, in der der Beitrag einer oder mehrerer Hauptsternphysikochemischer Eigenschaften minimiert wird, während andere verstärkt werden, war es möglich, die Informationen, die mit bestimmten Eigenschaften verknüpft sind, zu maximieren. Diese können dann mit künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) als Regressoren extrahiert werden, mit einer höheren Genauigkeit als eine Referenzmethode, die auf der Verwendung von ANNs basiert, die mit den ursprünglichen Spektren trainiert wurden. Methoden. Unser Modell nutzt Autoencoder, bestehend aus zwei ANNs: einen Encoder und einen Decoder, die Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung namens latenter Raum transformieren. Es verwendet auch Diskriminatoren, die zusätzliche neuronale Netzwerke sind, die darauf abzielen, das traditionelle Autoencoder-Training in einen adversarialen Ansatz zu verwandeln. Dies geschieht, um die astrophysikalischen Parameter zu verstärken oder sie vom latenten Raum zu trennen. Wir beschreiben unser Werkzeug Generative Adversarial Networks for Disentangling and Learning Framework (GANDALF) in diesem Artikel. Es wurde entwickelt, um unser GAN-Modell zu definieren, zu trainieren und zu testen, mit einem Web-Framework, um visuell zu zeigen, wie der Trennalgorithmus funktioniert. Es steht der Gemeinschaft auf Github offen. Ergebnisse. Wir demonstrieren die Leistung unseres Ansatzes zur Rückgewinnung atmosphärischer Sternparameter aus Spektren unter Verwendung von Gaia Radial Velocity Spectrograph (RVS) Daten aus DR3. Wir verwendeten eine datengetriebene Perspektive und erzielten sehr wettbewerbsfähige Werte, alle innerhalb der Literaturfehler, und mit dem Vorteil einer wichtigen Dimensionsreduktion der zu verarbeitenden Daten.

@article{manteiga2025disentangling,
    author = "Manteiga, M. und Santoveña, R. und Álvarez, M. A. und Dafonte, C. und Penedo, M. G. und Navarro, S. und Corral, L.",
    title = "Disentangling stellar atmospheric parameters in astronomical spectra using generative adversarial neural networks",
    year = "2025",
    journal = "Astronomy \& Astrophysics",
    abstract = "Kontext. Die rasche Ausweitung großflächiger spektroskopischer Durchmusterungen hat die Notwendigkeit unterstrichen, automatische Methoden einzusetzen, um Informationen über die Eigenschaften von Sternen mit größtmöglicher Effizienz und Genauigkeit zu extrahieren und den Einsatz von Rechenressourcen zu optimieren. Ziele. Wir haben eine Methode entwickelt, die auf generativen adversarialen Netzwerken (GANs) basiert, um die physikalischen (effektive Temperatur und Gravitation) und chemischen (Metallizität und Überabundanz von α-Elementen im Verhältnis zu Eisen) atmosphärischen Eigenschaften in astronomischen Spektren zu trennen. Durch eine Projektion der Sternspektren, die üblicherweise als latenter Raum bezeichnet wird, in der der Beitrag einer oder mehrerer Hauptsternphysikochemischer Eigenschaften minimiert wird, während andere verstärkt werden, war es möglich, die Informationen, die mit bestimmten Eigenschaften verknüpft sind, zu maximieren. Diese können dann mit künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) als Regressoren extrahiert werden, mit einer höheren Genauigkeit als eine Referenzmethode, die auf der Verwendung von ANNs basiert, die mit den ursprünglichen Spektren trainiert wurden. Methoden. Unser Modell nutzt Autoencoder, bestehend aus zwei ANNs: einen Encoder und einen Decoder, die Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung namens latenter Raum transformieren. Es verwendet auch Diskriminatoren, die zusätzliche neuronale Netzwerke sind, die darauf abzielen, das traditionelle Autoencoder-Training in einen adversarialen Ansatz zu verwandeln. Dies geschieht, um die astrophysikalischen Parameter zu verstärken oder sie vom latenten Raum zu trennen. Wir beschreiben unser Werkzeug Generative Adversarial Networks for Disentangling and Learning Framework (GANDALF) in diesem Artikel. Es wurde entwickelt, um unser GAN-Modell zu definieren, zu trainieren und zu testen, mit einem Web-Framework, um visuell zu zeigen, wie der Trennalgorithmus funktioniert. Es steht der Gemeinschaft auf Github offen. Ergebnisse. Wir demonstrieren die Leistung unseres Ansatzes zur Rückgewinnung atmosphärischer Sternparameter aus Spektren unter Verwendung von Gaia Radial Velocity Spectrograph (RVS) Daten aus DR3. Wir verwendeten eine datengetriebene Perspektive und erzielten sehr wettbewerbsfähige Werte, alle innerhalb der Literaturfehler, und mit dem Vorteil einer wichtigen Dimensionsreduktion der zu verarbeitenden Daten.",
    url = "https://doi.org/10.1051/0004-6361/202451786",
    doi = "10.1051/0004-6361/202451786",
    pages = "A326",
    volume = "694"
}