Tayfsal ayırma yöntemlerinde MCMC optimizasyonunun kullanımı
Using MCMC optimization in spectral disentangling methods
Yazar: EMRE BARBAROS
Danışman: DOÇ. DR. AHMET DERVİŞOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Astronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı / Astronomi ve Uzay Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences
Dizin: Astrofizik = Astrophysics ; Markov modeli = Markov model ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Tayfsal çift yıldızlar = Spectral double stars

Özet:
Çift yıldızlar, gelişen teknoloji ile birlikte daha detaylı bir şekilde incelenebilmekte ve analizleri gerçekleştirilebilmektedir. Tayfsal çift yıldızlar ise günümüz teleskopları ile ayrı ayrı gözlenebilmesi mümkün olmayan sistemlerdir. Bu sebeple bu sistemleri oluşturan yıldızların analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için, gözlem sonucu elde edilen ve sistemi oluşturan bileşen yıldızların katkılarından oluşan kompozit tayftan gerekli matematiksel yollar kullanılarak sistemin bileşen yıldızlarının tayfları ayrı ayrı elde edilebilir. Bu yöntemlerden başlıcası Tayfsal Ayırma yöntemidir. Tayfsal ayırma yöntemi bu işlem için bazı yörünge parametrelerine ihtiyaç duyar. Bu sebeple bu parametrelerin hassasiyeti sonucu büyük oranda etkiler. Bu tez çalışması kapsamında geliştirilen FDMC kodu, Python programlama dili aracılığı ile FDBinary tayfsal ayırma programına entegre edilmiş, hem tayfsal ayırma hem de parametre optimizasyonu gerçekleştirebilen bir koddur. Literatürde bulunan tayfsal ayırma programlarına nazaran FDMC Markov Chain Monte Carlo (MCMC) optimizasyonuna dayanır. FDMC kodu ile hedeflenen, diğer optimizasyonların gerçekleştiremediği hata analizini gerçekleştirmek ve en standart sonuçları elde etmektir. Bu çalışmada ayrıca literatürde tayfsal ayırması gerçekleştirilmiş tayfsal çift yıldız sistemlerinin FDMC kodu ile analizleri gerçekleştirilmiş ve sonuçlar paylaşılmıştır.

Abstract:
Binary systems can be examined and analyzed in more detail with the developing technology. Spectral binary stars are systems that cannot be observed separately with today's telescopes. For this reason, in order to perform the analysis of the stars forming these systems, the spectra of the component stars of the system can be obtained separately from the composite spectrum obtained as a result of the observation and composed of the contributions of the component stars that make up the system, by using the necessary mathematical ways. The most important of these methods is the Spectra Disentangling method. The spectral disentangling method needs some orbital parameters for this process. For this reason, the sensitivity of these parameters greatly affects the result. The FDMC code developed within the scope of this thesis is a code that is integrated into the FDBinary spectral separation program via the Python programming language and can perform both spectral separation and parameter optimization. Compared to the spectral separation programs in the literature, FDMC is based on Markov Chain Monte Carlo (MCMC) optimization. The aim of the FDMC code is to perform the error analysis that other optimizations cannot achieve and to obtain the most standard results. In this study, spectroscopic binary star systems with spectroscopic disentangling results were also analyzed with the FDMC code and the results were shared.