EDP Sciences logo
Subscriber Authentication Point
Search
Menu
Home All issues Volume 694 (February 2025) A&A, 694 (2025) A161 References
Open Access
Issue
A&A
Volume 694, February 2025
Article Number A161
Number of page(s) 17
Section Astrophysical processes
DOI https://doi.org/10.1051/0004-6361/202452489
Published online 11 February 2025
  1. Aggarwal, C. C., Hinneburg, A., & Keim, D. A. 2001, in International Conference on Database Theory (Springer Berlin Heidelberg), 420 [Google Scholar]
  2. Aizawa, M., Kawana, K., Kashiyama, K., et al. 2022, PASJ, 74, 1069 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  3. Aschwanden, M. J. 2004, Physics of the Solar Corona. An Introduction (Praxis Publishing Ltd.) [Google Scholar]
  4. Balona, L. A. 2015, MNRAS, 447, 2714 [Google Scholar]
  5. Baron, D. 2019, arXiv e-prints [arXiv:1904.07248] [Google Scholar]
  6. Berger, V. L., Hinkle, J. T., Tucker, M. A., et al. 2024, MNRAS, 532, 4436 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  7. Bicz, K., Falewicz, R., Pietras, M., Siarkowski, M., & Preś, P. 2022, ApJ, 935, 102 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  8. Borucki, W. J., Koch, D., Basri, G., et al. 2010, Science, 327, 977 [Google Scholar]
  9. Boyd, D., Buchheim, R., Curry, S., et al. 2023, J. Am. Assoc. Var. Star Obs., 51, 14 [NASA ADS] [Google Scholar]
  10. Brasseur, C. E., Phillip, C., Fleming, S. W., Mullally, S. E., & White, R. L. 2019, Astrophysics Source Code Library [record ascl:1905.007] [Google Scholar]
  11. Breiman, L. 2001, Mach. Learn., 45, 5 [Google Scholar]
  12. Bruno, G., Pagano, I., Scandariato, G., et al. 2024, A&A, 686, A239 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  13. Campello, R. J. G. B., Moulavi, D., & Sander, J. 2013, Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (Berlin, Heidelberg: Springer) [Google Scholar]
  14. Candelaresi, S., Hillier, A., Maehara, H., Brandenburg, A., & Shibata, K. 2014, ApJ, 792, 67 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  15. Chen, Y. C. 2017, arXiv e-prints [arXiv:1704.03924] [Google Scholar]
  16. Crowley, J., Wheatland, M. S., & Yang, K. 2022, ApJ, 941, 193 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  17. Csörnyei, G., Dobos, L., & Csabai, I. 2021, MNRAS, 502, 5762 [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Davenport, J. R. A. 2016, ApJ, 829, 23 [Google Scholar]
  19. Davenport, J. R. A., Hawley, S. L., Hebb, L., et al. 2014, ApJ, 797, 122 [Google Scholar]
  20. Davenport, J. R. A., Kipping, D. M., Sasselov, D., Matthews, J. M., & Cameron, C. 2016, ApJ, 829, L31 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Delchambre, L. 2015, MNRAS, 446, 3545 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  22. Doyle, J. G., Shetye, J., Antonova, A. E., et al. 2018, MNRAS, 475, 2842 [CrossRef] [Google Scholar]
  23. Doyle, L., Ramsay, G., & Doyle, J. G. 2020, MNRAS, 494, 3596 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  24. Doyle, J. G., Irawati, P., Kolotkov, D. Y., et al. 2022, MNRAS, 514, 5178 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  25. Esquivel, J. A., Shen,, Y., Leos-Barajas, V., et al. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2404.13145] [Google Scholar]
  26. Feinstein, A. D., Montet, B. T., Foreman-Mackey, D., et al. 2019, PASP, 131, 094502 [Google Scholar]
  27. Feinstein, A., Montet, B., & Ansdell, M. 2020a, J. Open Source Software, 5, 2347 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  28. Feinstein, A. D., Montet, B. T., Ansdell, M., et al. 2020b, AJ, 160, 219 [Google Scholar]
  29. Feinstein, A. D., Seligman, D. Z., Günther, M. N., & Adams, F. C. 2022, ApJ, 925, L9 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  30. Feinstein, A. D., Seligman, D. Z., France, K., Gagné, J., & Kowalski, A. 2024, AJ, 168, 60 [Google Scholar]
  31. Friedman, J. H. 2001, Ann. Stat., 29, 1189 [Google Scholar]
  32. Gaia Collaboration (Brown, A. G. A., et al.) 2018, A&A, 616, A1 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  33. García, C. R., Torres, D. F., & Patruno, A. 2022, MNRAS, 515, 3883 [CrossRef] [Google Scholar]
  34. Gilbert, E. A., Barclay, T., Quintana, E. V., et al. 2022, AJ, 163, 147 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  35. Goodman, J. E., & O’Rourke, J. 2004, Handbook of Discrete and Computational Geometry, Second Edition (Chapman and Hall/CRC) [Google Scholar]
  36. Gopalswamy, N., Yashiro, S., Michalek, G., et al. 2009, Earth Moon Planets, 104, 295 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  37. Gryciuk, M., Siarkowski, M., Sylwester, J., et al. 2017, Sol. Phys., 292, 77 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  38. Günther, M. N., Zhan, Z., Seager, S., et al. 2020, AJ, 159, 60 [Google Scholar]
  39. Hajdu, G., Dékány, I., Catelan, M., Grebel, E. K., & Jurcsik, J. 2018, ApJ, 857, 55 [Google Scholar]
  40. Harra, L. K., Schrijver, C. J., Janvier, M., et al. 2016, Sol. Phys., 291, 1761 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  41. Hauschildt, P. H., Allard, F., & Baron, E. 1999, ApJ, 512, 377 [Google Scholar]
  42. Hawley, S. L., Davenport, J. R. A., Kowalski, A. F., et al. 2014, ApJ, 797, 121 [Google Scholar]
  43. Higgins, M. E., & Bell, K. J. 2023, AJ, 165, 141 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  44. Howard, W. S. 2022, MNRAS, 512, L60 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  45. Howard, W. S., & Law, N. M. 2021, ApJ, 920, 42 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  46. Howard, W. S., & MacGregor, M. A. 2022, ApJ, 926, 204 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  47. Howard, W. S., Corbett, H., Law, N. M., et al. 2020, ApJ, 902, 115 [Google Scholar]
  48. Hübner, M., Huppenkothen, D., Lasky, P. D., et al. 2022, ApJ, 936, 17 [Google Scholar]
  49. Hunt, E. L., & Reffert, S. 2023, A&A, 673, A114 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  50. Hunter, J. D. 2007, Comput. Sci. Eng., 9, 90 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  51. Hunt-Walker, N. M., Hilton, E. J., Kowalski, A. F., Hawley, S. L., & Matthews, J. M. 2012, PASP, 124, 545 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  52. Ivezić, Ž., Connolly, A. J., VanderPlas, J. T., & Gray, A. 2014, Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton University Press) [Google Scholar]
  53. Jackman, J. A. G., Shkolnik, E. L., Million, C., et al. 2023, MNRAS, 519, 3564 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  54. Jackman, J. A. G., Shkolnik, E. L., Loyd, R. O. P., et al. 2024, MNRAS, 529, 4354 [CrossRef] [Google Scholar]
  55. Jenkins, J. M., Twicken, J. D., McCauliff, S., et al. 2016, in Software and Cyberinfrastructure for Astronomy IV, eds. G. Chiozzi, & J. C. Guzman (SPIE), Int. Soc. Opt. Photon., 9913, 99133E [Google Scholar]
  56. Jia, M., Luo, A.-L., & Qiu, B. 2024, MNRAS, 536, 3123 [CrossRef] [Google Scholar]
  57. Kashapova, L. K., Broomhall, A.-M., Larionova, A. I., Kupriyanova, E. G., & Motyk, I. D. 2021, MNRAS, 502, 3922 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  58. Kővári, Z., Oláh, K., Günther, M. N., et al. 2020, A&A, 641, A83 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  59. Kowalski, A. F. 2024, Liv. Rev. Sol. Phys., 21, 1 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  60. Kowalski, A. F., Hawley, S. L., Wisniewski, J. P., et al. 2013, ApJS, 207, 15 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  61. Kowalski, A. F., Mathioudakis, M., Hawley, S. L., et al. 2016, ApJ, 820, 95 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  62. Kramer, M. A. 1991, AIChE J., 37, 233 [CrossRef] [Google Scholar]
  63. Leitzinger, M., Odert, P., Greimel, R., et al. 2014, MNRAS, 443, 898 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  64. Leitzinger, M., Odert, P., Greimel, R., et al. 2020, MNRAS, 493, 4570 [Google Scholar]
  65. Li, T., Chen, A., Hou, Y., et al. 2021, ApJ, 917, L29 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  66. Liddle, A. R. 2007, MNRAS, 377, L74 [NASA ADS] [Google Scholar]
  67. Lim, S. H., Raman, K. A., Buckley, M. R., & Shih, D. 2024, MNRAS, 533, 143 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  68. Lin, C.-L., Apai, D., Giampapa, M. S., & Ip, W.-H. 2024, AJ, 168, 234 [Google Scholar]
  69. Liu, Q., Lin, J., Wang, X., et al. 2023, MNRAS, 523, 2193 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  70. Loredo, T., Budavari, T., Kent, D., & Ruppert, D. 2024, arXiv e-prints [arXiv:2408.14466] [Google Scholar]
  71. Lousto, C. O., Missel, R., Prajapati, H., et al. 2022, MNRAS, 509, 5790 [Google Scholar]
  72. Loyd, R. O. P., Mason, J. P., Jin, M., et al. 2022, ApJ, 936, 170 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  73. Maas, A. J., Ilin, E., Oshagh, M., et al. 2022, A&A, 668, A111 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  74. Maehara, H., Shibayama, T., Notsu, Y., et al. 2015, Earth Planets Space, 67, 59 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  75. Maneewongvatana, S., & Mount, D. M. 1999, arXiv e-prints [arXiv:cs/9901013] [Google Scholar]
  76. McInnes, L., Healy, J., & Astels, S. 2017, J. Open Source Software, 2 [Google Scholar]
  77. McInnes, L., Healy, J., & Melville, J. 2018, arXiv e-prints [arXiv:1802.03426] [Google Scholar]
  78. Medina, A. A., Winters, J. G., Irwin, J. M., & Charbonneau, D. 2022, ApJ, 935, 104 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  79. Mendoza, G. T., Davenport, J. R. A., Agol, E., Jackman, J. A. G., & Hawley, S. L. 2022, AJ, 164, 17 [CrossRef] [Google Scholar]
  80. Moe, T. E., Pereira, T. M. D., Calvo, F., & Leenaarts, J. 2023, A&A, 675, A130 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  81. Murray, C. A., Queloz, D., Gillon, M., et al. 2022, MNRAS, 513, 2615 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  82. Namekata, K., Sakaue, T., Watanabe, K., et al. 2017, ApJ, 851, 91 [Google Scholar]
  83. Namekata, K., Maehara, H., Honda, S., et al. 2021, Nat. Astron., 6, 241 [Google Scholar]
  84. Oláh, K., Kővári, Zs., Günther, M. N., et al. 2021, A&A, 647, A62 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  85. Oláh, K., Seli, B., Kővári, Zs., Kriskovics, L., & Vida, K. 2022, A&A, 668, A101 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  86. Pál, A., Szakáts, R., Kiss, C., et al. 2020, ApJS, 247, 26 [CrossRef] [Google Scholar]
  87. Paparrizos, J., & Gravano, L. 2016, SIGMOD Rec., 45, 69 [CrossRef] [Google Scholar]
  88. Pascoe, D. J., Smyrli, A., Van Doorsselaere, T., & Broomhall, A. M. 2020, ApJ, 905, 70 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  89. Pearson, K. 1901, London Edinburgh Philos. Mag. J. Sci., 2, 559 [CrossRef] [Google Scholar]
  90. Pecaut, M. J., & Mamajek, E. E. 2013, ApJS, 208, 9 [Google Scholar]
  91. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., et al. 2011, J. Mach. Learn. Res., 12, 2825 [Google Scholar]
  92. Petrucci, R. P., Gómez Maqueo Chew, Y., Jofré, E., Segura, A., & Ferrero, L. V. 2024, MNRAS, 527, 8290 [Google Scholar]
  93. Pettersen, B. R. 1989, Sol. Phys., 121, 299 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  94. Pietras, M., Falewicz, R., Siarkowski, M., Bicz, K., & Preś, P. 2022, ApJ, 935, 143 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  95. Pitkin, M., Williams, D., Fletcher, L., & Grant, S. D. T. 2014, MNRAS, 445, 2268 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  96. Ramsay, J. 2005, Functional Data Analysis (John Wiley& Sons, Ltd), 2368 [Google Scholar]
  97. Ramsay, G., Kolotkov, D., Doyle, J. G., & Doyle, L. 2021, Sol. Phys., 296, 162 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  98. Rauer, H., Catala, C., Aerts, C., et al. 2014, Exp. Astron., 38, 249 [Google Scholar]
  99. Reep, J. W., & Airapetian, V. S. 2023, ApJ, 958, 9 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  100. Reep, J. W., Warren, H. P., Moore, C. S., Suarez, C., & Hayes, L. A. 2020, ApJ, 895, 30 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  101. Ricker, G. R., Winn, J. N., Vanderspek, R., et al. 2014, SPIE Conf. Ser., 9143, 914320 [Google Scholar]
  102. Roettenbacher, R. M., & Vida, K. 2018, ApJ, 868, 3 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  103. Rousseeuw, P. J. 1987, J. Comput. Appl. Math., 20, 53 [Google Scholar]
  104. Schofield, M., Chaplin, W. J., Huber, D., et al. 2019, ApJS, 241, 12 [Google Scholar]
  105. Seli, B., Vida, K., Moór, A., Pál, A., & Oláh, K. 2021, A&A, 650, A138 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  106. Seli, B., Oláh, K., Kriskovics, L., et al. 2022, A&A, 659, A3 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  107. Seo, E., Kim, S., Lee, Y., et al. 2023, PASP, 135, 084101 [CrossRef] [Google Scholar]
  108. Sikora, J., David-Uraz, A., Chowdhury, S., et al. 2019, MNRAS, 487, 4695 [Google Scholar]
  109. Skarka, M., Žák, J., Fedurco, M., et al. 2022, A&A, 666, A142 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  110. Srinivasan, R., Crisostomi, M., Trotta, R., Barausse, E., & Breschi, M. 2024, Phys. Rev. D, 110, 123007 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  111. Stassun, K. G., Oelkers, R. J., Paegert, M., et al. 2019, AJ, 158, 138 [Google Scholar]
  112. Török, T., Panasenco, O., Titov, V. S., et al. 2011, ApJ, 739, L63 [Google Scholar]
  113. Tovmassian, H. M., Zalinian, V. P., Silant’ev, N. A., Cardona, O., & Chavez, M. 2003, A&A, 399, 647 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  114. Tu, Z.-L., Wu, Q., Wang, W., et al. 2022, ApJ, 935, 90 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  115. Twicken, J. D., Caldwell, D. A., Jenkins, J. M., et al. 2020, J. Open Source Software, 5, 2004 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  116. van der Walt, S., Colbert, S. C., & Varoquaux, G. 2011, Comput. Sci. Eng., 13, 22 [Google Scholar]
  117. Van Doorsselaere, T., Shariati, H., & Debosscher, J. 2017, ApJS, 232, 26 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  118. Veronig, A. M., Odert, P., Leitzinger, M., et al. 2021, Nat. Astron., 5, 697 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  119. Vida, K., & Roettenbacher, R. M. 2018, A&A, 616, A163 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  120. Vida, K., Leitzinger, M., Kriskovics, L., et al. 2019, A&A, 623, A49 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  121. Vida, K., Bódi, A., Szklenár, T., & Seli, B. 2021, A&A, 652, A107 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  122. Virtanen, P., Gommers, R., Oliphant, T. E., et al. 2020, Nat. Methods, 17, 261 [Google Scholar]
  123. Warren, H. P. 2006, ApJ, 637, 522 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  124. Wes McKinney 2010, in Proceedings of the 9th Python in Science Conference, eds. S. der Walt, & J. Millman, 56 [CrossRef] [Google Scholar]
  125. Woods, T. N., Eparvier, F. G., Hock, R., et al. 2012, Sol. Phys., 275, 115 [Google Scholar]
  126. Xing, K., Zong, W., Silvotti, R., et al. 2024, ApJS, 271, 57 [CrossRef] [Google Scholar]
  127. Yang, H., & Liu, J. 2019, ApJS, 241, 29 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  128. Yang, H., Liu, J., Gao, Q., et al. 2017, ApJ, 849, 36 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  129. Yang, H., Liu, J., Qiao, E., et al. 2018, ApJ, 859, 87 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  130. Yang, K. E., Sun, X., Kerr, G. S., & Hudson, H. S. 2023a, ApJ, 959, 54 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]
  131. Yang, Z., Zhang, L., Meng, G., et al. 2023b, A&A, 669, A15 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  132. Zhang, L., Yang, Z., Su, T., Han, X. L., & Misra, P. 2024, A&A, 689, A103 [NASA ADS] [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  133. Zimmerman, R., van Dyk, D. A., Kashyap, V. L., & Siemiginowska, A. 2024, MNRAS, 534, 2142 [NASA ADS] [CrossRef] [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.