🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

OPREDELENIE FIZIChESKIKh MASS EKZOPLANET, NABLYuDAEMYKh METODOM IZMERENIYa LUChEVYKh SKOROSTEY: OBZOR METODOV I REShENIY, REZUL'TATY I NOVYE VOPROSY PO OPUBLIKOVANNYM DANNYM

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Приведен обзор научных публикаций, посвященных математической задаче перехода от распределений по минимальным массам экзопланет, обнаруженных методом лучевых скоростей, к их распределению по физическим массам. Описаны методы решения данной задачи, как аналитические, так и численные, проведено обсуждение полученных результатов. В заключение описаны еще не решенные проблемы, нуждающиеся в дальнейшей дискуссии.

References

  1. Ананьева В.И., Иванова А.Е., Шашкова И.А., Яковлев О. Я., Тавров А. В., Кораблев О. Н., Берто Ж.-Л. Распределения экзопланет по массе и орбитальному периоду с учетом наблюдательной селекции метода измерения лучевых скоростей. Доминирующая (усредненная) структура планетных систем // Астрон. журн. 2022. Т. 99. № 10. С. 847–880. https://doi.org/10.31857/S0004629922100024
  2. Ананьева В.И., Тавров А.В., Венкстер А.А., Чурбанов Д.В., Шашкова И.А., Кораблев О.Н., Берто Ж.-Л. Распределение планет гигантов по истинным и проективным массам. Учет наблюдательной селекции // Астрон. вестн. 2019. Т. 53. № 2. С. 133–146. https://doi.org/10.1134/S0320930X1901002X
  3. Ananyeva V., Ivanova A., Shashkova I., Yakovlev O., Tavrov A., Korablev O., Bertaux J.L. Exoplanets catalogue analysis: The distribution of exoplanets at FGK stars by mass and orbital period accounting for the observational selection in the radial velocity method // Atmosphere. 2023. V. 14(2). P. 353. https://doi.org/10.3390/atmos14020353
  4. Bertaux J.-L., Ivanova A.E. A numerical inversion of m sin i exoplanet distribution: The subSaturn desert is more depleted than observed and hint of a Uranus mass gap // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2022. V. 512. P. 5552–5571. https://doi.org/10.1093/mnras/stac777
  5. Chandrasekhar S., Munch G. On the integral equation governing the distribution of the true and the apparent rotation velocities of stars // Astrophys. J. 1950. V. 111. P. 142–156.
  6. Glen A.G., Leemis L.M., Drew J.H. Computing the distribution of the product of two continuous random variables // Computational Statistics & Data Analysis. 2004. V. 44. P. 451–464. https://doi.org/10.1016/S0167-9473(02)00234-7
  7. Ho S., Turner E.S. The posterior distribution of sin (i) for exoplanets with MT sin (i) determined from radial velocity data // Astrophys. J. 2011. V. 739. P. 26. https://doi.org/10.1088/0004-637X/739/1/26
  8. Jorissen A., Mayor M., Udry S. The distribution of exoplanet masses // Astron. and Astrophys. 2001. V. 379. № 3. P. 992–998. https://doi.org/10.1051/0004-6361:20011373
  9. Lopez S., Jenkins J.S. The effects of viewing angle on the mass distribution of exoplanets // Astrophys. J. 2012. V. 756. P. 177. https://doi.org/10.1088/0004-637X/756/2/177
  10. Lucy L.B. An iterative technique for the rectification of observed distributions // Astron. J. 1974. V. 79. P. 745. https://doi.org/10.1086/111605
  11. Mordasini C. Planetary Population Synthesis // Handbook of Exoplanets / Eds: Deeg H.J., Belmonte J.A. N-Y: Springer Int. Publ. AG, 2018. P. 143. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55333-7_143
  12. Tabachnik S., Tremaine S. Maximum-likelihood method for estimating the mass and period distributions of extrasolar planets // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2002. V. 335. P. 151–158. https://doi.org/10.1046/j.1365-8711.2002.05610.x
  13. Tikhonov A.N., Leonov A.S., Yagola A.G. Nonlinear Ill-Posed Problems. Dordrecht: Springer, 1998. 386 p.
  14. Tokovinin A.A. The frequency of low-mass companions to K and M stars in the solar neighborhood // Astron. and Astrophys. 1992. V. 256. P. 121–132.
  15. Yakovlev O.Y., Ananyeva V.I., Ivanova A.E., Tavrov A.V. Comparison of the mass distributions of short-period exoplanets detected by transit and RV methods // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2022. V. 509. P. L17–L20. https://doi.org/10.1093/mnrasl/slab115
  16. Zucker S., Mazeh T. Derivation of the mass distribution of extrasolar planets with MAXLIMA – a Maximum Likelihood Algorithm // Astrophys. J. 2001. V. 562. P. 1038–1044. https://doi.org/10.1086/323866.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».