4 – Síntesis Empírica de Poblaciones...

1111/05/200511/05/2005 Poblaciones Estelares en GalaxiasPoblaciones Estelares en Galaxias

4 4 –– SSííntesisntesis EmpEmpííricarica de de PoblacionesPoblaciones EstelaresEstelares

El mejor mEl mejor méétodo es la todo es la observaciobservacióón de estrellas n de estrellas individualesindividualesEstamos limitados a estudiar la Estamos limitados a estudiar la radiaciradiacióón integradan integradaEspectros compuestos: Diferentes Espectros compuestos: Diferentes estrellas con diferentes estrellas con diferentes contribuciones a cada longitud de contribuciones a cada longitud de ondaonda (an(anóómalos respecto a malos respecto a espectros estelares)espectros estelares)

PoblaciPoblacióón estelar simplen estelar simple: estrellas de diferentes : estrellas de diferentes TTefef y y ggGalaxiasGalaxias: Superposici: Superposicióón de poblaciones estelares simples, cada una n de poblaciones estelares simples, cada una caracterizada por una edad y metalicidadcaracterizada por una edad y metalicidad


SSííntesis de poblacionesntesis de poblacionesObjetivo: Encontrar la combinaciObjetivo: Encontrar la combinacióón de espectros individuales para n de espectros individuales para reproducir un espectro compuesto igual al de la galaxiareproducir un espectro compuesto igual al de la galaxiaDiferentes mDiferentes méétodostodos dependiendo de:dependiendo de:

Sistema espectroscSistema espectroscóópico/fotompico/fotoméétricotrico (rango espectral, resoluci(rango espectral, resolucióón espectral, n espectral, nnºº puntos empleados, precisipuntos empleados, precisióón de las medidas)n de las medidas)LibrerLibreríía estelara estelar (distribuciones de energ(distribuciones de energíía de a de ““estrellasestrellas”” en el sistema en el sistema espectroscespectroscóópico/fotompico/fotoméétrico): Su utilidad depende del volumen cubierto en el trico): Su utilidad depende del volumen cubierto en el espacio de parespacio de paráámetros (masa, edad, composicimetros (masa, edad, composicióón qun quíímica)mica)Restricciones de evoluciRestricciones de evolucióón estelarn estelar (c(cóómo se incorporan, completitud y mo se incorporan, completitud y exactitud de las trazas evolutivas)exactitud de las trazas evolutivas)Algoritmo de sAlgoritmo de sííntesisntesis. . DDóóss mméétodos:todos:

SSííntesis evolutivantesis evolutiva (teor(teoríía a →→ diagrama cdiagrama c--m m →→ espec sintespec sintéético)tico)SSííntesis empntesis empííricarica


Dos mDos méétodos de stodos de sííntesis de poblacionesntesis de poblacionesSistema espectrofotométrico

(Rango espectral, resolución,número de puntos, precisión)

GalaxiasLibrería estelar

EstrellasFuentes compuestas

Distribución espectralde energía teórica

Incorporaciónfuerte

Restricciones evolutivasTeóricas

Empíricas

Incorporaciónrelajada

Algoritmo de ajuste

Parámetros de la población(bondad del ajuste y errores

Escenario teórico(IMF, SFR)

Síntesisevolutiva

Síntesisempírica


Esquema de la sEsquema de la sííntesis empntesis empííricaricaSSííntesis empntesis empííricarica ≡≡ SSííntesis de poblaciones (Beatriz Tinsley)ntesis de poblaciones (Beatriz Tinsley)

≡≡ SSííntesis optimizadantesis optimizada

Espectro observado de la galaxia

Determinación de la mezcla de estrellas que mejor lo reproduce

Diagrama color-magnitud

Conclusiones sobre la evolución de la galaxia


EvoluciEvolucióón histn históórica de la srica de la sííntesis empntesis empííricarica

EvoluciEvolucióón histn históóricaricaSuma sin condiciones por ensayo y errorSuma sin condiciones por ensayo y errorAlgorAlgoríítmostmos automautomááticos de minimizaciticos de minimizacióónn

TTéécnicas de cnicas de programaciprogramacióón lineal y cuadrn lineal y cuadrááticaticaLigaduras basadas en Ligaduras basadas en desigualdadesdesigualdadesExploraciExploracióón de todo el n de todo el espacio de parespacio de paráámetrosmetros

IncorporaciIncorporacióón de mn de máás ligaduras astrofs ligaduras astrofíísicassicas (restricciones a la mezcla (restricciones a la mezcla de grupos estelares desde el punto de vista de la evolucide grupos estelares desde el punto de vista de la evolucióón estelar)n estelar)

FunciFuncióón de luminosidadn de luminosidad suave de la secuencia principalsuave de la secuencia principalNNúúmero de gigantes y mero de gigantes y subgigantessubgigantes compatibles con la secuencia principalcompatibles con la secuencia principal

IncorporaciIncorporacióón n RELAJADARELAJADA de las ligaduras astrofde las ligaduras astrofíísicassicas


Ventajas e inconvenientes de la sVentajas e inconvenientes de la sííntesis empntesis empííricarica

Principales ventajasPrincipales ventajasEl mEl méétodo todo depende menos de las incertidumbres en la evolucidepende menos de las incertidumbres en la evolucióón estelarn estelar(tratamiento de la convecci(tratamiento de la conveccióón, opacidades, pn, opacidades, péérdida de masa, etc.)rdida de masa, etc.)Alto nAlto núúmero de mero de parparáámetros libresmetros libresInclusiInclusióón de n de tipos estelares con evolucitipos estelares con evolucióón inciertan incierta ((ej.ej. postpost--AGB)AGB)Permite evaluar Permite evaluar bondad del ajuste e incertidumbres en los parbondad del ajuste e incertidumbres en los paráámetrosmetrosEn general se puede conseguir ajuste hasta la precisiEn general se puede conseguir ajuste hasta la precisióón observacionaln observacional

Principales inconvenientesPrincipales inconvenientesAlta dependencia de las librerAlta dependencia de las libreríías estelaresas estelaresSensible a Sensible a errores observacionaleserrores observacionales¿¿Es la mejor soluciEs la mejor solucióón la n la mmáás plausibles plausible??UNICIDADUNICIDAD de la solucide la solucióónn


Primeros modelos de sPrimeros modelos de sííntesis empntesis empííricaricaWhippleWhipple (1935):(1935): Desarrollo de tDesarrollo de téécnicas cuantitativas para realizar modelos de cnicas cuantitativas para realizar modelos de ssííntesis (colores, intensidades de lntesis (colores, intensidades de lííneas)neas)

BaumBaum (1959)(1959)AplicaciAplicacióón a M32: n a M32: ¿¿PoblaciPoblacióón I o II?n I o II?6 bandas (UVBGRI)6 bandas (UVBGRI)2 modelos2 modelos::

1.1. PoblaciPoblacióón IIn II ttíípica de cpica de cúúmulos mulos globulares enriquecida en enanasglobulares enriquecida en enanas

2.2. PoblaciPoblacióón I viejan I vieja, , ~~disco de M31disco de M31Componentes de cada poblaciComponentes de cada poblacióón por n por ensayo y error:ensayo y error:

Mejor ajuste: PoblaciMejor ajuste: Poblacióón I vieja con n I vieja con dos componentesdos componentesPoblaciPoblacióón II: problemas en el azuln II: problemas en el azul

Preponderancia de la poblaciPreponderancia de la poblacióón I n I vieja + contribucivieja + contribucióón de poblacin de poblacióón IIn II


Modelos de Modelos de SpinradSpinrad & Taylor (1971)& Taylor (1971)LibrerLibreríía estelar: a estelar: 30 grupos estelares30 grupos estelaresEspectrofotometrEspectrofotometríía en 36 a en 36 λλ’’ss (3300(3300--10700 10700 ÅÅ) ) centradacentrada en en bandasbandasde de absorciabsorcióónnObservacionesObservaciones de M31, M32 y M81de M31, M32 y M81MMéétodotodo de de ajusteajuste: : ensayoensayo y errory error ((simplificandosimplificando))

AplicaciAplicacióónn a M31a M31PoblaciPoblacióónn dominantedominante: : SecuenciaSecuencia principalprincipal

tardtardííaa enriquecidaenriquecida en en enanasenanas+ + gigantesgigantes similaressimilares a a laslas de M67de M67EstrellasEstrellas supersuper--metalmetal--richrich


Modelos de Modelos de SpinradSpinrad & Taylor (1971)& Taylor (1971)

Punto de giro alrededor de G0V Punto de giro alrededor de G0V →→ FormaciFormacióón estelar hace 2n estelar hace 2--3 Gigaa3 GigaaññososNo hay formaciNo hay formacióón estelar en curson estelar en curso (1 OV por cada 30000 G har(1 OV por cada 30000 G haríían los an los colores demasiado azules)colores demasiado azules)El mEl méétodo es demasiado subjetivotodo es demasiado subjetivo


ProgramaciProgramacióón cuadrn cuadráática: tica: FaberFaber (1972)(1972)Antecedentes: Antecedentes: LaskerLasker(1970): (1970): pseudospseudosííntesisntesis con 3 grupos estelarescon 3 grupos estelares

jj = 1,= 1,……,,JJ bandas espectralesbandas espectralesKK grupos estelaresgrupos estelaresLuminosidades: Luminosidades: LLjj , , llkjkjWWjj = = pesospesosXXkk = n= nºº estrellas de tipo estrellas de tipo kk

Ligaduras Ligaduras ((CC11, C, C22, C, C33, C, C44, R, R11, R, R22 ≥≥ 0)0)NNºº de estrellas positivosde estrellas positivosNNºº relativos tipos estelares prrelativos tipos estelares próóximos a prediccionesximos a predicciones

de modelos y diagramas de cde modelos y diagramas de cúúmulos. Nmulos. Nºº estrellas enestrellas enla SP debe variar suavemente la SP debe variar suavemente

Fijar contribuciFijar contribucióón en una bandan en una banda jj

Fijar lFijar líímites mites M/LM/L en una banda en una banda j

∑ ∑= =

⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛−=

J

j

K

kjkjkj LlxWQ

1

2

1

/1

0≥nX

2'1 / CXXC nn ≤≤

43 ClX

lXC

kkjk

njn ≤≤∑

2sol,

sol

1 /

/R

llX

MmXR

kjkjk

kkk

≤≤∑∑

j


ProgramaciProgramacióón cuadrn cuadráática: tica: FaberFaber (1972)(1972)MMéétodo de minimizacitodo de minimizacióón: n: algoritmo de algoritmo de DantzigDantzigDatos observacionales: Datos observacionales: SpinradSpinrad& Taylor (1971): M31, M32 y M81& Taylor (1971): M31, M32 y M8138 bandas fotom38 bandas fotoméétricastricasLibrerLibreríía estelar + rama horizontala estelar + rama horizontalResultado para M31:Resultado para M31:

Similar ST71 excepto punto giro Similar ST71 excepto punto giro y ny núúmero de gigantesmero de gigantesAjusta bandas con lAjusta bandas con lííneas espectrales intensas neas espectrales intensas →→ Necesidad de incluir estrellas Necesidad de incluir estrellas supersuper--metalmetal--richrich (SMR)(SMR)Problemas para ajustar colores infrarrojosProblemas para ajustar colores infrarrojosModelos con valores extremos de Modelos con valores extremos de M/LM/L = 15, 60 = 15, 60 →→ Incertidumbres en Incertidumbres en M/LM/LIncertidumbres en edadIncertidumbres en edad (punto de giro) en un factor 2(punto de giro) en un factor 2No es sensible al nNo es sensible al núúmero de estrellas K0Vmero de estrellas K0V--M7VM7V →→ Pendiente de la funciPendiente de la funcióón de n de luminosidad inciertaluminosidad incierta

106 *’s


AplicaciAplicacióón a galaxias eln a galaxias elíípticas: (pticas: (FaberFaber, 1972), 1972)10 bandas (345010 bandas (3450--74157415ÅÅ); ); librerlibrerííaa de 28 de 28 gruposgrupos estelaresestelares + + ccúúmulosmulos glob.glob.DivisiDivisióónn de Es en 5 de Es en 5 gruposgrupos:: L↑ , (B-V)↑

Z↑

Al aumentar la luminosidad, disminuye la contribución de los cúmulos globulares y aumenta la contribución de SMR’s

La metalicidad aumenta con la luminosidad de las galaxias elípticas


ProgramaciProgramacióón lineal (On lineal (O’’Connell, 1976)Connell, 1976)¿¿CuCuáál es la mezcla, plausible, de estrellas cuyo espectro compuesto l es la mezcla, plausible, de estrellas cuyo espectro compuesto ajusta ajusta de forma de forma óóptima al de la galaxia?ptima al de la galaxia?

LibrerLibreríía estelar (a estelar (jj = 1,= 1,……,,mm))n longitudes de ondan longitudes de ondaffijij = flujo estrella = flujo estrella jj en en λλii, normalizado en , normalizado en λλnnZZii = flujo galaxia = flujo galaxia ““ ““ ““ ““ ““XXjj = fracci= fraccióón de n de lumlum. en . en λλnn para el grupo jpara el grupo j

Encontrar Encontrar XXjj ≥≥ 0 (0 (jj = 1,= 1,……,,mm) y ) y rrii ≥≥ 0 (0 (ii = 1,= 1,……,,nn--1) que minimizan 1) que minimizan qq con las con las siguientes condiciones: siguientes condiciones:

Ligaduras astrofLigaduras astrofíísicassicas: : continuidad en el diagrama HR, restricciones a la M/L, continuidad en el diagrama HR, restricciones a la M/L, contribuciones relativas de diferentes tipos estelarescontribuciones relativas de diferentes tipos estelares

MMéétodo SIMPLEX de programacitodo SIMPLEX de programacióón linealn lineal

∑

∑−

=

=

=

−==

1

1

1

:minimizar queHay

1

n

iii

m

j i

iijiji

rwq

ZYrXfY

∑ ∑∑

∑=≤=−=

⎪⎪⎩

⎪⎪⎨

⎧

≤−

≥+

j j ijijj

j iji

ij

j iji

ij

kibXCXnirX

Zf

rXZf

),1(1)1,1(1

1KK


ProgramaciProgramacióón lineal (On lineal (O’’Connell, 1976)Connell, 1976)

Ligaduras observacionalesLigaduras observacionalesFunciFuncióón luminosidad de la SPn luminosidad de la SP no decreciente no decreciente con la M, sin discontinuidadescon la M, sin discontinuidadesRazRazóón entre estrellas de diferentes grupos n entre estrellas de diferentes grupos en la GB y la SGBen la GB y la SGB (a partir de diagramas de (a partir de diagramas de ccúúmulos y modelos temulos y modelos teóóricos)ricos)RazRazóón entre SGB y SPn entre SGB y SP

Bondad del ajusteBondad del ajuste: : (no mucho mayor que el error observacional)(no mucho mayor que el error observacional)∑ −

==

1

1

n

i iwqε

Modelos con diferentes ligaduras


ProgramaciProgramacióón lineal (On lineal (O’’Connell, 1976)Connell, 1976)AplicaciAplicacióón a M31 y galaxias eln a M31 y galaxias elíípticas (3300 pticas (3300 –– 10800 10800 ÅÅ))ModelosModelos simples: simples: generacionesgeneraciones estelaresestelares simplessimplesMejorMejor ajusteajuste: : ModeloModelo C (9 C (9 GaGa):):

ContribuciContribucióónn similar similar entreentre gigantesgigantes y y enanasenanasPequePequeññaa fraccifraccióónn de de poblacipoblacióónn II (II (ccúúmulosmulos globularesglobulares))(el (el modelomodelo BN no BN no imponeimpone condicionescondiciones en la en la razrazóónn entreentre SGB/SP)SGB/SP)


Modelos de sModelos de sííntesis empntesis empííricaricaOO’’Connell (1976): Connell (1976): ModelosModelos con con mmúúltiplesltiples generacionesgeneraciones estelaresestelares

EdadesEdades entreentre 8 y 11 8 y 11 GaGaConsitentesConsitentes sisi ha ha habidohabido formaciformacióónn estelarestelar hastahasta hacehace 4 4 GaGaLas Las gigantesgigantes M M dominandominan a a laslas enanasenanas M M →→ M/LM/L = 2 = 2 –– 1515

OO’’Connell (1980): Connell (1980): ModeloModelo parapara M32M32ModificacionesModificaciones: : nuevasnuevas isocronas, isocronas, componentecomponente pobrepobre en Z, en Z, componentecomponente de de edadedad < 1Ga, < 1Ga, gigantesgigantes K K normalesnormales))El El puntopunto de de girogiro de la SP de la SP estestáá en F8 en F8 →→ La La formaciformacióónn estelarestelar continucontinuóóhastahasta hacehace ~ 5 ~ 5 GaGa

TurnroseTurnrose (1976)(1976)AplicaciAplicacióónn a a nnúúcleoscleos de de galaxiasgalaxias ScScLigadurasLigaduras: : modelomodelo teteóóricorico parapara formaciformacióónn y y evolucievolucióónn estelarestelar (IMF, SFR)(IMF, SFR)

Wu et al. (1980)Wu et al. (1980)ExcesosExcesos ultravioletaultravioleta en en nnúúcleoscleos de M31 y M81de M31 y M81PuedenPueden ser ser interpretadosinterpretados porpor unauna poblacipoblacióónn jovenjoven o o porpor estrellasestrellas calientescalientesevolucionadasevolucionadas de de unauna poblacipoblacióónn viejavieja (HB (HB azulazul) )


Modelos de Modelos de PicklesPickles (1985)(1985)Modelos diferenciales (variaciModelos diferenciales (variacióón con propiedades galn con propiedades galáácticas)cticas)LibrerLibreríía de 48 grupos estelaresa de 48 grupos estelares (3600 (3600 –– 10000 10000 ÅÅ))IncluyeIncluye gigantesgigantes con metalicidades no con metalicidades no solaressolaresObjetivoObjetivo: : MinimizarMinimizar la la funcifuncióónn::

5450) en do(normaliza población deVector en grupo del relativo Flujo

:sintético flujoVector

galaxiala de flujoVector

1 con 1Mérito

i

1

2/1

1

2

≡

≡

=≡

≡

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛−=⎟

⎠

⎞⎜⎝

⎛≡

∑

∑

=

=

j

ji

g

i jijii

i

i

iii

n

ii

XjF

FXSS

GGSWRR

n

λ

PProcedimientorocedimiento iterativoiterativo, , variandovariando laslas componentescomponentesdel vector de del vector de poblacipoblacióónnEl El mmíínimonimo de de MMééritorito eses 1 1 ptoptoen el en el espacioespacio de de poblacionespoblacionesen el en el casocaso ideal ideal peropero: : librerlibrerííaano no completacompleta + + erroreserroresobservacionales observacionales →→ el el mmíínimonimo eses un un volumenvolumenPesos Pesos espectralesespectrales WWii::

Continuo Continuo importanteimportanteMayoresMayores en en llííneasneas intensasintensasDegeneraciDegeneracióónn edadedad--ZZ

Ligaduras astrofísicas• Matriz de ligaduras C →• Xj no negativas• Funciones de luminosidad

KXC >⋅


Modelos de Modelos de PicklesPickles (1985)(1985)AplicaciAplicacióón a 17 galaxias del cn a 17 galaxias del cúúmulo de mulo de FornaxFornax ((ej.ej. NGC 1404, E)NGC 1404, E)

Es Es necesarionecesario incluirincluir O,B V O,B V parapara ajustarajustar el el rangorango azulazul del del espectroespectro ((peroperopodrpodrííanan ser ser estrellasestrellas evolucionadasevolucionadas))Los Los puntospuntos de de girogiro indicanindican edadesedades intermediasintermedias (6 (6 –– 10 10 GaGa))Se Se confirmaconfirma la la relacirelacióónn masamasa--luminosidadluminosidad parapara elelíípticaspticas


SSííntesis empntesis empíírica usando crica usando cúúmulos estelares mulos estelares ((BicaBica et al., 88et al., 88…………))

UtilizaciUtilizacióón de librern de libreríías de espectros de cas de espectros de cúúmulosmulosMenos parMenos paráámetros libres que los modelos clmetros libres que los modelos cláásicossicos (las ligaduras (las ligaduras astrofastrofíísicas estsicas estáán impln implíícitas)citas)Estudio de todo el espacio de parEstudio de todo el espacio de paráámetros edadmetros edad--metalicidadmetalicidadBase espectral:Base espectral:

Visible e IR cercano de 63 cVisible e IR cercano de 63 cúúmulos globulares, abiertos, SMC y LMCmulos globulares, abiertos, SMC y LMCEdades: 10Edades: 1077 a a -------- >10 >10 GaGaMetalicidades: Metalicidades: --2 2 ≤≤ [M/H] [M/H] ≤≤ 0.1 (< Z(E0.1 (< Z(E’’s)?, extrapolacis)?, extrapolacióón hasta 0.6)n hasta 0.6)

Ligaduras:Ligaduras: Z no disminuye con tZ no disminuye con tGas quGas quíímicamente homogmicamente homogééneo a t fijoneo a t fijo

→→ Traza continua en el diagrama edadTraza continua en el diagrama edad--metalicidadmetalicidadMinimizaciMinimizacióón de diferencias en anchuras equivalentes n de diferencias en anchuras equivalentes

→→ ContribuciContribucióón relativa de los cn relativa de los cúúmulosmulosAplicaciAplicacióón a 164 galaxias (E, S) agrupadas n a 164 galaxias (E, S) agrupadas con espectros promedios

edad →

met

alic

idad

→con espectros promedios


SSííntesis con cntesis con cúúmulos estelaresmulos estelaresAplicaciAplicacióón a la eln a la elííptica gigante ptica gigante NGC 4472NGC 4472

EvoluciEvolucióón qun quíímica (refleja la mica (refleja la mezcla de metalicidades)mezcla de metalicidades)RelaciRelacióón Masan Masa--metalicidad metalicidad para elpara elíípticaspticasHace falta una componente Hace falta una componente joven

galaxia

jovensintético

residuos


SSííntesis con cntesis con cúúmulos estelaresmulos estelares

AplicaciAplicacióón a la galaxia espiral n a la galaxia espiral NGC 5236NGC 5236

Componentes de diferentes Componentes de diferentes edadesedadesHace falta introducir el continuo Hace falta introducir el continuo nebular de regiones HIInebular de regiones HII

galaxia

sintético

residuos


Modelos con cModelos con cúúmulos estelaresmulos estelaresProcedimiento de Procedimiento de multiminimizacimultiminimizacióónn de las de las diferencias (diferencias (SchmidtSchmidt et al. 1989)et al. 1989)

Problema degenerado inverso con Problema degenerado inverso con soluciones msoluciones múúltiplesltiplesLas posibles soluciones indican la Las posibles soluciones indican la contribucicontribucióón relativa de cada cn relativa de cada cúúmulo en mulo en ttéérminos de probabilidadesrminos de probabilidadesNo se restringe a caminos evolutivos simples No se restringe a caminos evolutivos simples (se barre todo el plano edad(se barre todo el plano edad--metalicidad)metalicidad)

SSííntesis para el nntesis para el núúcleo de M33cleo de M33No ajusta con una poblaciNo ajusta con una poblacióón vieja de baja n vieja de baja metalicidadmetalicidadLa componente joven (La componente joven (t t < 5x10< 5x1088 a) domina a) domina en el azulen el azulLa componente vieja de alta metalicidad La componente vieja de alta metalicidad domina en el rojodomina en el rojo

AmpliaciAmpliacióón del rango espectraln del rango espectral ((BicaBica et al. et al. 1993, 1993, etcetc))


Nuevos modelos empNuevos modelos empííricos ricos -- II

PelatPelat (1997, MNRAS, 284, 365; (1997, MNRAS, 284, 365; 1998, MNRAS, 299, 877)1998, MNRAS, 299, 877)

Nuevo mNuevo méétodo de minimizacitodo de minimizacióónnEnfEnfáásissis en encontrar por men encontrar por méétodos todos geomgeoméétricos la solucitricos la solucióón principal n principal globalglobalBasado en lBasado en lííneas espectralesneas espectrales

BoissonBoisson et al.et al. (2000, (2000, A&AA&A, 357, 850), 357, 850)Emplea mEmplea méétodo de todo de PelatPelatDedicado a nDedicado a núúcleos galcleos galáácticos cticos activosactivosLibrerLibreríía estelar propia (46 estrellas)a estelar propia (46 estrellas)Ver ejemplos (Ver ejemplos (espectro espectro ssíínteticontetico vsvsespectro observadoespectro observado))


Nuevos modelos empNuevos modelos empííricos ricos -- IIII

RaimannRaimann et al.et al. (2000, MNRAS, (2000, MNRAS, 314, 295)314, 295)

Ajuste a combinaciAjuste a combinacióón de n de ccúúmulos estelaresmulos estelaresAplicado a galaxias HIIAplicado a galaxias HIIVer grVer grááficafica

CidCid--FernandesFernandes et al.et al. (2001, (2001, MNRAS, 325, 60)MNRAS, 325, 60)

Nuevo algoritmo para ajustes a Nuevo algoritmo para ajustes a una combinaciuna combinacióón de espectros n de espectros de cde cúúmulosmulosRevisiRevisióón del mn del méétodo cltodo cláásico sico usando una formulaciusando una formulacióón n probabilprobabilíísticastica


Cuestiones crCuestiones crííticasticasNO UNICIDAD DE LA SOLUCINO UNICIDAD DE LA SOLUCIÓÓNN

Errores observacionales y lErrores observacionales y lííneas anneas anóómalas malas producen ambigproducen ambigüüedad en el punto de giro de edad en el punto de giro de la SP, metalicidad, etc.la SP, metalicidad, etc.Varias soluciones aceptables, con distinta Varias soluciones aceptables, con distinta evolucievolucióón, que reproducen los espectros n, que reproducen los espectros galgaláácticoscticos

DISPERSIONES INTRDISPERSIONES INTRÍÍNSECAS EN EDAD NSECAS EN EDAD Y METALICIDADY METALICIDAD

Los anLos anáálisis en el Grupo Local demuestran lisis en el Grupo Local demuestran que hay una gran dispersique hay una gran dispersióón en metalicidad n en metalicidad (2 (2 dexdex en [Fe/H])en [Fe/H])Historia de la formaciHistoria de la formacióón estelar complejan estelar complejaDificultad de detectar las poblaciones no Dificultad de detectar las poblaciones no dominantesdominantes

DEGENERACIDEGENERACIÓÓN EDADN EDAD--METALICIDADMETALICIDADUna disminuciUna disminucióón de la edad es similar a una n de la edad es similar a una disminucidisminucióón de la metalicidadn de la metalicidadHace falta un rango espectral amplio o Hace falta un rango espectral amplio o llííneas sensibles a uno de los efectosneas sensibles a uno de los efectos G + brote (1% en masa)

4 – Síntesis Empírica de Poblaciones...

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