Точность методов оценки возраста пар транснептуновых объектов на близких орбитах

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Исследованы методы оценки возраста пар транснептуновых объектов: анализ схождений линий узлов и линий апсид, анализ минимумов метрики Холшевникова. Было выполнено моделирование вероятностной эволюции модельных пар транснептуновых объектов возрастом 1 млн лет и 10 млн лет. Получены ошибки определения возраста пар при различной точности определения орбит. Около 10% транснептуновых объектов имеют достаточную точность орбит для оценки возраста пар на интервалах 2 и 15 млн лет. Ошибка определения возраста может достигать 0.7 млн лет на интервале 2 млн лет и 4.5 млн лет на интервале 15 млн лет. Для примерно 50% транснептуновых объектов, орбиты которых определены с типичной точностью, при возрасте пар 10 млн лет ошибка оценки возраста может быть сравнимой с определяемой величиной. Применение методов к оставшейся доле транснептуновых объектов, орбиты которых определены с низкой точностью, может дать ненадежные результаты, а ошибка превышать определяемую величину.

Full Text

Restricted Access

About the authors

В. Д. Гусев

Уральский федеральный университет

Author for correspondence.
Email: vlad06gusev@gmail.com
Russian Federation, Екатеринбург

Э. Д. Кузнецов

Уральский федеральный университет

Email: eduard.kuznetsov@urfu.ru
Russian Federation, Екатеринбург

References

  1. Гусев В.Д., Кузнецов Э.Д. Моделирование распада двойных транснептуновых объектов // Научн. тр. ИНАСАН. 2023. Т. 8. Вып. 6. С. 268–272.
  2. Кузнецов Э.Д., Аль-Шиблави О.М., Гусев В.Д. Динамическая эволюция пар транснептуновых объектов // Астрон. вестн. 2022. Т. 56. № 2. С. 132–144. (Kuznetsov E.D., Al-Shiblawi O.M., Gusev V.D. Dynamic evolution of pairs of trans-Neptunian objects // Sol. Syst. Res. 2022. V. 56. P. 122–134.)
  3. Кузнецов Э.Д., Розаев А.Е., Плавалова Е., Сафронова В.С., Васильева М.А. Поиск молодых пар астероидов на близких орбитах // Астрон. вестн. 2020. Т. 54. № 3. С. 260–277. (Kuznetsov E.D., Rosaev A.E., Plavalova E., Safronova V.S., Vasileva M.A. A search for young asteroid pairs with close orbits // Sol. Syst. Res. 2020. V. 54. № 3. P. 236–252.)
  4. Пригарин С.М. Численное моделирование многомерных гауссовских распределений. Новосибирск: ИПЦНГУ, 2018. 84 с.
  5. Холшевников К.В., Кузнецов Э.Д. Обзор работ по орбитальной эволюции больших планет Солнечной системы // Астрон. вестн. 2007. Т. 41. № 4. С. 291–329. (Kholshevnikov K.V., Kuznetsov E.D. Review of the works on the orbital evolution of Solar System major planets // Sol. Syst. Res. 2007. V. 41. № 4. P. 265–300.)
  6. Benz W., Asphaug E. Catastrophic disruptions revisited // Icarus. 1999. V. 142. P. 5–20.
  7. Boehnhardt H. Split comets // Comets II / Eds: Festou M.C., Keller H.U., Weaver H.A. 2004. P. 301–316.
  8. Brown M.E., Barkume K.M., Ragozzine D., Schaller E.L. A collisional family of icy objects in the Kuiper belt // Nature. 2007. V. 446. P. 294–296.
  9. Campbell H.M., Stone L.R., Kaib N.A. Close trans-Neptunian object passages as a driver of the origin and evolution of ultrawide Kuiper Belt binaries // Astron. J. 2023. V. 165. Id. 19. (11 p.)
  10. Chiang E.I. A collisional family in the classical Kuiper Belt // Astrophys. J. Lett. 2002. V. 573. P. L65–L68.
  11. de la Fuente Marcos C., de la Fuente Marcos R. Far from random: dynamical groupings among the NEO population // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2016. V. 456. P. 2946–2956.
  12. de la Fuente Marcos C., de la Fuente Marcos R. Dynamically correlated minor bodies in the outer Solar system // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2018. V. 474. P. 838–846.
  13. de Leon J., de la Fuente Marcos C., de la Fuente Marcos R. Visible spectra of (474640) 2004 VN112-2013 RF98 with OSIRIS at the 10.4 m GTC: Evidence for binary dissociation near aphelion among the extreme trans-Neptunian objects // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2017. V. 46. P. L66–L70.
  14. Goździewski K., Bois E., Maciejewski A.J., Kiseleva-Eggleton L. Global dynamics of planetary systems with the MEGNO criterion // Astron. and Astrophys. 2001. V. 378. P. 569–586.
  15. Jacobson S.A., Scheeres D.J. Dynamics of rotationally fissioned asteroids: source of observed small asteroid systems // Icarus. 2011. V. 214. P. 161–178.
  16. Kholshevnikov K.V., Kokhirova G.I., Babadzhanov P.B., Khamroev U.H. Metrics in the space of orbits and their application to searching for celestial objects of common origin // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2016. V. 462. P. 2275–2283.
  17. Kuznetsov E., Al-Shiblawi O., Gusev V. Dynamic evolution of pairs of trans-Neptunian objects: The case of binary and single objects in pair // Contrib. Astron. Obs. Skalnate Pleso. 2021a. V. 51. P. 226–240.
  18. Pravec P., Fatka P., Vokrouhlický D., Scheirich P., Ďurech J., Scheeres D.J., Kušnirak P., Hornoch K., Galad A., Pray D.P., and 40 co-authors. Asteroid pairs: a complex picture // Icarus. 2019. V. 333. P. 429–463.
  19. Rein H., Liu S.-F. REBOUND: an open-source multi-purpose N-body code for collisional dynamics // Astron. and Astrophys. 2012. V. 537. Id. A128.
  20. Rein H., Spiegel D.S. IAS15: a fast, adaptive, high-order integrator for gravitational dynamics, accurate to machine precision over a billion orbits // Mon. Notic. Roy. Astron. Soc. 2015. V. 446. P. 1424–1437.
  21. Rosaev A., Plávalová E. On relative velocity in very young asteroid families // Icarus. 2018. V. 304. P. 135–142.
  22. Vokrouhlický D., Nesvorný D. Pairs of asteroids probably of a common origin // Astron. J. 2008. V. 136. P. 280–290.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Age estimation for pair #1 (nominal age 1 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of node lines and apsidal lines.

Download (120KB)
3. Fig. 2. Age estimate for pair #1 (nominal age 1 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (135KB)
4. Fig. 3. Age estimation for pair #1 (nominal age 10 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of node lines and apsidal lines.

Download (172KB)
5. Fig. 4. Age estimate for pair #1 (nominal age 10 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (176KB)
6. Fig. 5. Age estimation for pair #2 (nominal age 10 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of node lines and apsidal lines.

Download (174KB)
7. Fig. 6. Age estimate for pair #2 (nominal age 10 million years, high orbital accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (163KB)
8. Fig. 7. Age estimation for pair #1 (nominal age 10 million years, ultra-high orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of node lines and apsidal lines.

Download (170KB)
9. Fig. 8. Age estimate for pair #1 (nominal age 10 million years, ultra-high orbital accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (160KB)
10. Fig. 9. Age estimate for pair #1 (nominal age 10 million years, low orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of node lines and apsidal lines.

Download (166KB)
11. Fig. 10. Age estimate for pair #1 (nominal age 10 million years, low orbital determination accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (151KB)
12. Fig. 11. Age estimation for pair #2 (nominal age 10 million years, low orbital accuracy). Estimation method – analysis of convergence of nodal lines and apsidal lines.

Download (179KB)
13. Fig. 12. Age estimate for pair #2 (nominal age 10 million years, low orbital determination accuracy). Estimation method – analysis of minima of the Kholshevnikov metric ρ2.

Download (164KB)

Copyright (c) 2025 The 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».