Determination of Orbital Parameters of Binary Star Systems Using the MCMC Method

Galaxies, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/galaxies13050101
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

We present new spectroscopic orbits for the bright binaries Mizar B, 3 Pup, ν Gem, 2 Lac, and ϕ Aql. Our analysis is based on medium-resolution (R≈ 12,000) échelle spectra obtained with the 0.81-m telescope and fiber-fed eShel spectrograph of the Three College Observatory (Greensboro, NC, USA) between 2015 and 2024. Orbital elements were inferred with an affine-invariant Markov-chain Monte-Carlo sampler; convergence was verified through the integrated autocorrelation time and the Gelman–Rubin statistic. Errors quote the 16th–84th-percentile credible intervals. Compared with previously published orbital solutions for the studied stars, our method improves the root-mean-square residuals by 25–50% and bring the 1σ uncertainties on the radial velocity (RV) semi-amplitudes down to 0.02–0.15 km s−1. These gains translate into markedly tighter mass functions and systemic RVs, providing a robust dynamical baseline for future interferometric and photometric studies. A complete Python analysis pipeline is openly available in a GitHub repository, ensuring full reproducibility. The results demonstrate that a Bayesian RV analysis with well-motivated priors and rigorous convergence checks yields orbital parameters that are both more precise and more reproducible than previous determinations, while offering fully transparent uncertainty budgets.