Bayesian estimation of King's profile parameters for ten open clusters in the Milky Way

Abstract

We apply a Bayesian inference method designed to estimate the parameters of a King profile on ten selected open clusters with data obtained from the Gaia DR2 survey. The clusters are located at various distances, scattered throughout the galactic disk, and spanning a wide age range. Through the application of our pyUPMASK membership estimation algorithm, the input data is cleaned from contaminating field stars previous its processing with the Bayesian framework. The King profile fitting method method allows for an elliptical rotated profile to be fitted on spatial data, resulting in a four parameters solution: rotation angle, eccentricity, core radius, and tidal radius. We plan on extending the results obtained here to as many open clusters as possible, thus creating a homogeneous database of structural parameters estimated through Bayesian inference.

Aplicamos un metodo de inferencia bayesiana diseñado para estimar los parámetros de un perfil de King sobre diez cumulos abiertos seleccionados con datos obtenidos de la segunda publicación de datos de la misión Gaia. Los cúmulos están ubicados a distintas distancias, esparcidos por todo el disco galáctico y abarcando un amplio rango de edad. Mediante la aplicacion de nuestro algoritmo de estimación de membresía pyUPMASK, los datos de entrada se limpian de estrellas de campo contaminantes antes de su procesamiento con el marco bayesiano. El método de ajuste de perfil King permite ajustar un perfil elíptico girado en datos espaciales, lo que da como resultado una solución de cuatro parámetros: ángulo de rotación, excentricidad, radio del nucleo y radio de marea. Planeamos extender los resultados obtenidos aquí a tantos cumulos abiertos como sea posible, creando así una base de datos homogenea de parámetros estructurales estimados mediante inferencia bayesiana.