Determination of the mass loss rate and the terminal velocity of stellar winds. I. Genetic algorithm for automatic line profile fitting

 

L. Georgiev and X. Hernández

 

Instituto de Astronomía, UNAM, Apdo. Postal 70-264, 04510 México, D. F., México (georgiev@astroscu.unam.mx; xavier@astroscu.unam.mx).

 

Received 2004 July 20
Accepted 2005 January 27

 

RESUMEN

Se presenta un nuevo método de ajuste automático de perfiles P Cyg observados en espectros UV de vientos estelares. La función fuente de las líneas se calcula usando la aproximación de Sobolev y el flujo emitido se obtiene a través de la solución exacta de la ecuación de transporte (similar al método SEI descrito por Lamer et al. 1987). La calidad del ajuste se evalúa usando el estimador de verosimilitud. La maximización de la verosimilitud se hace a través de un algoritmo genético. Las ventajas de nuestro método comparado con otros métodos similares son su estabilidad y su poca sensibilidad de las condiciones iniciales. Además, el método garantiza la localización del máximo global de la superficie de verosimilitud, lo que no se puede hacer con los algoritmos clásicos. Presentamos la implementación del método, las pruebas de su funcionalidad usando datos sintéticos y reales y la estimación de los intervalos de confianza de los resultados.

 

ABSTRACT

A new method for automatic fitting of P Cyg line profiles in UV spectra of stellar winds is presented. The line source function is calculated using Sobolev's approximation and the emergent flux is obtained by exact integration of the equation of the radiation transport (similar to the SEI method described by Lamers et al. (1987)). The quality of the fit is evaluated using the likelihood estimator. The maximization of the likelihood is done by a genetic algorithm. The advantages of our method with respect to other similar approaches are its robustness and its insensibility to the initial guess. In addition, the algorithm guarantees the localization of the global maximum of the likelihood hypersurface, which is not the case for classical minimization algorithms. Here we present an implementation of the genetic algorithm for line profile fitting, its tests on both synthetic and real data and an estimation of the confidence limits of the results.

Key Words: Line: Profiles — Stars: Atmospheres — Stars: winds, outflows.

 

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ACKNOWLEDGMENTS

We thank G. Koenigsberger for many usefull discutions and for critical reading of the manuscript. This work was supported by CONACyT grants 40864 and 42809, and UNAM/DGAPA grant IN107202.

 

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