Estimation of the accuracy of methods for determining component masses for low-mass X-ray binary systems


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Modern modeling of the population of low-mass X-ray binary systems containing black holes applying standard assumptions leads to a lack of agreement between the modeled and observed mass distributions for the optical components, with the observed masses being lower. This makes the task of estimating the systematic errors in the derived component masses due to imperfect models relevant. To estimate the influence of systematic errors in the derived masses of stars in X-ray binary systems, we considered two approximations for the tidally deformed star in a Roche model. Approximating the star as a sphere with a volume equal to that of the Roche lobe leads to slight overestimation of the equatorial rotational velocity Vrot sin i, and hence to slight underestimation of the mass ratio q = Mx/Mv. Approximating the star as a flat, circular disk with constant local line profiles and a linear limb-darkening law (a classical rotational broadeningmodel) is an appreciably cruder approach, and leads to overestimation of Vrot sin i by about 20%. In the case of high values of q = Mx/Mv, this approximation leads to substantial underestimation of the mass ratio q, which can reach several tens of percent. The mass of the optical star is overestimated by a factor of 1.5 in this case, while the mass of the black hole is changed only slightly. Since most estimates of component mass ratios for X-ray binary systems are carried out using a classical rotational broadening model for the lines, this leads to the need for appreciable corrections to (reductions of) previously published masses for the optical stars, which enhances the contradiction with the standard evolutionary scenario for low-mass X-ray binaries containing black holes.

Об авторах

E. Antokhina

Sternberg Astronomical Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: elant@sai.msu.ru
Россия, Universitetskii pr. 13, Moscow, 119992

V. Petrov

Sternberg Astronomical Institute

Email: elant@sai.msu.ru
Россия, Universitetskii pr. 13, Moscow, 119992

A. Cherepashchuk

Sternberg Astronomical Institute

Email: elant@sai.msu.ru
Россия, Universitetskii pr. 13, Moscow, 119992

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

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».