Multi-spektrale Modellierung von jungen stellaren Objekten mit Monte-Carlo-Methoden

Die vorliegende Arbeit untersucht junge stellare Objekte (YSO), eine Klasse astrophysikalischer Systeme die in den letzten Jahrzehnten durch Entdeckung protoplanetarer Scheiben und Exoplaneten zunehmend in den Fokus der Forschung gerückt ist. Eine protoplanetare Scheibe besteht im Wesentlichen aus Gas und ~1% kosmischen Staub, der durch seine hohe Opazität die Ausbreitung elektromagnetischer Strahlung im Kontinuum dominiert und damit die thermische Struktur und das Erscheinungsbild des Objekts bestimmt. Diese Komponente unterliegt einer charakteristischen Differenzierung durch Sedimentation und Koagulation, die eng an die Evolution der Scheibe und der Entstehung von Planeten gekoppelt ist. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Methode zur Modellierung von YSOs, die simultane Anpassung von Beobachtungen aus verschiedenen Quellen ermöglicht und damit Mehrdeutigkeiten reduziert. Der Kern dieser Methode ist die Lösung des inversen Strahlungstransportproblems durch Rückführung auf ein Optimierungsproblem, das mit der Monte-Carlo-Methode Simulated Annealing (SA) gelöst werden kann. Der erste Teil der Arbeit behandelt neben den Grundlagen der Sternentstehung und Evolution von YSOs, die Eigenschaften des kosmischen Staubs und seine Rolle für die interstellare Extinktion. Die Strahlungstransportgleichung im Kontinuum wird aus einem kinetischen Modell für elastische Streuung abgeleitet. Der zweite Teil beschreibt die Methoden dieser Arbeit. Die Beobachtung mit astronomischen Instrumenten und die Reduktion von Aufnahmen wird im Rahmen der für diese Arbeit durchgeführten Kampagnen vorgestellt. Nach einer Einführung in Monte Carlo (MC) wird der Metropolis-Hastings-Algorithmus beschrieben, die Implementierung der daraus abgeleiteten Optimierungsmethode SA vorgestellt und eine kurze Darstellung der Lösung der Strahlungstransportgleichung mit MC gegeben. Abschließend wird Modellierung mit der Maximum-Likelihood-Methode behandelt und ein Vergleich der hier vorgestellten Implementierung von SA mit dem kanonischen Ansatz der Anpassung mit einer Datenbank durchgeführt. Der dritte Teil besteht aus Studien der drei Systeme HH 30, V4046 Sgr und DoAr 33 mit der in Teil II entwickelten Methode. Für jedes Objekt werden nach einer kurzen Einführung und Diskussion der wichtigsten Vorgängerstudien die verwendeten Beobachtungen vorgestellt, das gewählte Scheibenmodell motiviert und die Implementierung der Studie beschrieben. Abschließend werden die Ergebnisse zusammengefasst und diskutiert.

The present work investigates Young Stellar Objects (YSO), a class of astrophysical objects that has entered the focus of current research during the last decades with the discovery of protoplanetary disks and exoplanets. A protoplanetary disk consists mostly of gas and ~1% cosmic dust, that dominates the propagation of electromagnetic radiation in the continuum due to its high opacity and hence determines the thermal structure and appearance of the object. This component is subject to a characteristic differentiation caused by sedimentation and coagulation that is coupled tightly to disk evolution and in particular the formation of planets. The aim of this work is the development of a method to model YSOs, that enables the simultaneous fitting of observations from different sources, thereby reducing degeneracies. The core of this method lies in the solution of the inverse radiation transfer problem by tracing it back to an optimization problem that can be solved using the Monte Carlo method Simulated Annealing (SA). The first part of this work deals with the fundamentals of star formation and evolution of YSOs, the properties of cosmic dust, and its role in interstellar extinction. The radiation transfer equation in the continuum is deduced from a kinetic model for elastic scattering. The second part describes the methods of this work. Observation with astronomical instruments and data reduction is introduced on the background of performed campaigns. After an introduction to Monte Carlo (MC), the Metropolis-Hastings algorithm is described, followed by the implementation of the derived optimization method SA and a short description of the solution of the radiative transfer equation using MC. The part is concluded with modeling using Maximum-Likelihood and a comparison of fitting with SA and the canonical data base approach. The third part consists of studies of the three systems HH 30, V4046 Sgr and DoAr 33 with the method developed in part II. Previous studies are discussed for every object after a short introduction, the used observations are presented, the chosen model is motivated and the implementation of the study is described. The studies close with a summary and discussion of the results.

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