70352

Автор(ы): 

Автор(ов): 

5

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

An adaptive algorithm for detecting double stars in astrometric surveys

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

XXXX-XXXX

DOI: 

10.48550/arXiv.2208.03269

Наименование источника: 

  • preprint arXiv.2208.03269 Solar and Stellar Astrophysics

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Cornell University

Год издания: 

2022

Страницы: 

1-21
Аннотация
The paper develops a method for detecting optical binary stars based on the use of astrometric catalogs in combination with machine learning (ML) methods. A computational experiment was carried out on the example of the HIPPARCOS mission catalog and the Pan-STARRS (PS1) catalog by applying the suggested method. It has shown that the reliability of predicting a stellar binarity reaches 90-95%. We note the prospects and effectiveness of creating a proprietary research platform - Cognotron.

Библиографическая ссылка: 

Сажин М.В., Семенцов В.Н., Сорокин С.В., Райков А.Н., Любарский Д.В. An adaptive algorithm for detecting double stars in astrometric surveys // preprint arXiv.2208.03269 Solar and Stellar Astrophysics. 2022. С. 1-21.