
handle: 11250/3135157
This thesis aims to investigate the presence and dynamics of dormant compact objects as companions to luminous main-sequence stars in binary systems in the Milky Way. This was achieved by use of the stellar and binary population synthesis simulator SEVN to evolve a large sample of binaries, and the Besancon model tables of statistical distributions of the Milky Way galaxy to infer positions and velocities of the simulated objects. The distances inferred were used to analyse the observability of the binaries, using the data provided by the European Space Agency(ESA) Gaia satellite mission to create a map of the Milky Way. Our findings were constrained by the Gaia telescope observational limits, and interpreted in light of data analysis previously performed on the currently available Gaia data. The thesis also presents the theoretical background of compact object binaries such as the stellar evolution, life cycle and remnant formation, binary evolution and types. Connecting this to observations, we present the Gaia telescope effort and limitations, the Besancon galaxy model, and the Milky Way structure. This was then used as the foundation for the simulation of objects with SEVN and the computational implementation of the dynamical and galactic models, and the restrictions of parameters. We present the possible candidates for observation of dormant compact object binary systems from our simulation, as well as a mock catalogue in the Gaia eDR3 format. Of the simulated objects, 107 313 binaries were within Gaia magnitude restriction, 26 172 of these had orbital periods within Gaia's nominal mission time, 5 years, and 851 of these again satisfied the parallax error observational restriction.
Denne masteroppgaven har som mål å undersøke tilstedeværelsen og dynamikken til inaktive kompakte objekter i binærsystemer med main-sequence stjerner i Melkeveien. Dette ble gjort ved å bruke stjerne og binær populasjons syntese simulasjonen SEVN til å utvikle en stor prøve av binærsystemer, og Besancon modellen av statistisk distrubisjon av Melkevei galaksen for å finne posisjoner og hastigheter til de simulerte objektene. Avstandene vi fant ble brukt til å analysere hvor observerbare binærsystemene er, ved å bruke data fra the European Space Agency(ESA) Gaia satelitt teleskop oppdraget som lager et kart av Melkeveien. Våre funn ble avgrenset av Gaia teleskopets observasjons-begrensninger, og tolket i lys av disse begrensningene. Masteroppgaven presenterer også den teoretiske bakgrunnen til kompakt objekt binaærsystemer, som evolusjonen av stjerner, livssyklus og gjenværende stjerner, binær-typer og evolusjon. For å knytte dette til observasjoner presangterer vi Gaia teleskop oppdraget og begrensninger, Besancon galakse modellen og Melkevei strukturen. Dette ble da brukt som grunnlaget til simulasjonene med SEVN og implementasjonen av den dynamiske galaktiske modellen, og begrensningene av parametere. Vi presenterer de mulige kandidatene for observasjon av inaktive kompakte objekt binærsystemer fra våre simulasjoner, og en katalog av disse objektene i Gaia eDR3 katalog format. Vi fikk 107 313 binærsystemer innenfor Gaia's magnitude begrensning, 26 172 av disse hadde orbital perioder innenfor Gaia's oppdrags lengde og 851 av disse igjen var innenfor Gaias parallakse feilestimat grense.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
