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小さな惑星のサイズは数十億年にわたって進化します

2020-11-22 21:48:07 | 惑星形成論
公転周期100日以下の系外惑星は収縮と質量損失で20~30億年かけてサイズが小さくなる。以下、機械翻訳。
小さな惑星のサイズは数十億年にわたって進化します
2020年11月19日に提出
近接するケプラー惑星のサイズ分布の分岐点である半径の谷は、惑星の大気損失の兆候であると仮定されています。このような進化の現象は、星惑星系の時代に依存するはずです。この作業では、カリフォルニア-ケプラー調査(CKS)サンプル間のホスト星の年齢の2つの独立した決定を使用して、半径の谷の時間的進化を研究します。最年少のシステム年齢~lesssimの周期半径図で、惑星が広くほぼ空になっている証拠を見つけます。≲2--3 Gyr)CKSサンプルで表されます。古いシステムの年齢では、半径の谷は次第に埋められていくように見えます。若いCKS惑星間の半径の谷の公転周期依存性は、星状に決定されたホスト星の半径を持つ惑星で見られるものと一致していることを示します。傾斜は一貫していますが、若い惑星サンプル間で決定された半径の谷は、より小さな半径にシフトされ、最大で最も重い惑星核の10億年のオーダーの大気損失タイムスケールと互換性があります。私たちの結果は、半径の谷が太陽系外惑星の半径分布の一時的な特徴である可能性があり、古い惑星の集団の間では弱いことを示唆しています。

図1.上:CKS VIIサンプルのH-R図(Fulton&Petigura 2018)。 ポイント色は、その作品の事後年齢の中央値を示しています。 破線は矮星を示します
§2で説明されている選択基準。 黒いリングで囲まれたポイントは、分析、およびXマークで示されるポイントには年齢がありません。 灰色の曲線は太陽の金属量を示し、
非回転MISTv1.1等時線(Choietal。2016; Dotter 2016)。 下:分布ドワーフを実行した後のホスト星の質量(左)、年齢(中央)、および金属量(右)の
スターカット。 複数の惑星をホストしている星は、これらの中で複数回表されていることに注意してください分布。 すべてのパラメーターはF18から始まります。


図2.最初の行:周期半径におけるケプラー惑星集団の進化
フィルタリングされたCKSサンプルの図(各パネルの上に示されている年齢ビン)。 輪郭
全体的なCKSサンプルの惑星のガウスカーネル密度推定を示します。 黒い
破線は、V18によって導出された半径の谷を示します。 灰色の網掛け部分は
CKSサンプルから計算された25%パイプライン完全性コンター。 2行目:それぞれの場合に上にプロットされたサンプルの惑星半径の一次元分布。ザ・
フルトンらによる半径ギャップの名目上の位置。 (2017)は縦の灰色で示されます
縞。 3行目:Teff-R ∗平面(灰色)のベースCKS惑星ホストサンプルと
上部(ピンク)に示されている年齢層のホストスター。 半径内の惑星をホストしている星
範囲1.6〜1.9R⊕は黒で囲まれています。 4行目:3行目と同様に、惑星は質量金属量面でホストします。


図3.ベースサンプルの図2と同じ。


図4.Teff-Protダイアグラム(左の列)、H-Rダイアグラム(中央の列)、および若い(上の行)と古い(下の行)の等時性年齢分布の中央値(右の列)
行)回転で選択されたサンプル。 左と中央の列の影付きの等高線は
それらのそれぞれの平面における完全なCKSサンプルのガウスカーネル密度推定。 に
左の列、実線、一点鎖線、一点鎖線、および点線は、多項式近似を示します
プレイアデス星団の経験的ジャイロクロン(log(age)≈8.1)、Praesepe(log(age)≈8.8)、
NGC 6811(log(age)≈9)、およびNGC 6819 + Ruprecht 147(log(age)≈9.4)クラスター(Curtis et al.2020)。 中央のパネルでは、灰色の曲線は太陽の金属量を示しています。
0.25dexのステップでlog(age)= 9–10からの非回転MISTv1.1等時線。


図5.より速く回転する星を周回する太陽系外惑星の周期-半径図
(左)または経験的な2.7 Gyrジャイロクロネよりもゆっくり(右)。 影付きの輪郭
CKSサンプル全体の2Dガウスカーネル密度推定を表します。 黒い
破線は、§3.3でアイソクロネ選択されたサンプルから導出された若い惑星ボイドのマージンを示しています。


図6.周期半径(左の列)とケプラー惑星の年齢選択されたサンプル
日射半径(右の列)平面。 年齢の選択については§2で説明しています。 以前は
半径の谷について決定された方程式は、黒い線で示されています。 ポイントカラーは
SVM分析で使用される分類(§3.3で説明)。


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