Nebular emission and choice of IMF, stellar library
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
Rechercherichtung
Die Issue fragt, ob Nebelkontinuum und Nebelemission über die Auswahl von Isochrone, IMF und Sternbibliothek hinweg selbstkonsistent bleiben, nennt jedoch keine Quelldatei oder keinen Test. Beginne mit der Durchsicht des referenzierten arXiv-Papers und der Dokumentation von python-fsps zu den Einstellungen für Nebelgas. Erledigt ist die Aufgabe, wenn dokumentiert ist, welche Kombinationen selbstkonsistent sind und wie MILES-Nutzer Nebelflüsse interpretieren sollten.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi. I was reading through the arXiv paper by @nell-byler about implementing nebular continuum and emission into python-fsps and had a question. If I understand correctly, the user can switch on nebular continuum and emission for both the Padova+Geneva isochrones and the MIST isochrones and have the nebular effects be implemented self-consistently for both. However, for other choices (e.g., IMF and stellar libraries) is it true that the nebular effects are only self-consistent for the selection of the Kroupa (2001) IMF and the BaSeL 3.1 spectral library and that changing these will result in inconsistent results?
For example, if I need the higher wavelength resolution of the MILES library and want to include nebular effects, do I need to worry that my nebular fluxes are not really correct? Thanks.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 76
- Forks
- 45
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Mehr aus dfm/python-fsps
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 62/100
dfm/python-fsps#121 ·
-
Performance question Offen
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 25/100
dfm/python-fsps#350 · 3 Kommentare ·
-
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
dfm/python-fsps#229 · 8 Kommentare · 1 Reaktion ·
-
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100
dfm/python-fsps#217 ·
-
Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 28/100
dfm/python-fsps#199 · 4 Kommentare ·
Alle Issues in dfm/python-fsps
Ähnliche Issues
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
anthropics/skills#1811 · 1 Kommentar ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
speaches-ai/speaches#678 ·
-
bug
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
datalayer/mcp-compose#42 ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 75/100
conda-forge/spacy-feedstock#177 ·
-
Schwierigkeit 2/5 1-3 Stunden Anfängerfreundlichkeit 70/100
UKGovernmentBEIS/inspect_evals#2523 ·