Conclusión
En este trabajo presentamos KP, que es un método no lineal para calcular una atmósfera estelar para fijar un espectro observado y sintético a través de un modelo semiempírico de la cromosfera en longitudes de onda milimétricas, submilimétricas e infrarrojas. KP utiliza el algoritmo LM para minimizar las diferencias entre el espectro sintético y el observado al ejecutar PakalMPI para equilibrar hidrostáticamente la atmósfera y calcular su espectro sintético. KP usa bibliotecas MPI, C y Julia Languages para resolver el modelo en paralelo donde es posible dividir los cálculos. Probamos la autoconvergencia del método usando un conjunto de variaciones del modelo C7 y encontramos que variaciones mayores a +1000 K sobre el perfil impactan el modelo de temperatura radial final. Este comportamiento numérico muestra que las condiciones iniciales deben ser inferiores a +1000 K sobre la solución final. No podemos calcular directamente estrellas con una clase espectral muy similar a la clasificación solar. Es obligatorio realizar cálculos con pequeñas variaciones en el perfil de temperatura radial capaces de reproducir su emisión, especialmente para estrellas más frías que el Sol. Usamos la densidad radial del modelo C7 como condición inicial para todas las simulaciones. Sin embargo, la Figura 2 (c) muestra que para bajas frecuencias, el CF se trunca debido a la baja densidad a esta altitud. Para corregir la CF, se requiere una cromosfera más amplia que la densidad del modelo C7. En este contexto, utilizamos observaciones espectrales de \(\alpha\) Cen A en longitudes de onda milimétricas, submilimétricas e infrarrojas y el modelo semiempírico C7 como modelo de entrada con las siguientes restricciones: sin restricciones, limitando la temperatura más baja y delimitando el perfil de temperatura. Encontramos que la solución de KP es aceptable solo en el régimen de la “temperatura límite” como se muestra en el modelo KP2019D. Una simulación detallada que utiliza una mayor resolución espacial muestra que la forma del perfil se conserva, pero el perfil muestra varios picos que son artefactos numéricos en el perfil de temperatura radial. Estos picos están relacionados con el aumento de la temperatura de brillo en algunos puntos del espectro observado, específicamente en la Banda 3 (97,5 GHz) y 9 (679 GHz) de ALMA. Eliminamos los picos utilizando el filtro de Savitzky-Golay con un polinomio de nueve grados. Calculamos el equilibrio hidrostático de este último perfil y llamamos a este modelo KP2019E. El espectro sintético obtenido de KP2019E corrigió todos los puntos observados dentro de sus errores de observación para \(\alpha\) Cen A excepto las bandas 3 y 9 de ALMA. El espectro calculado a partir de KP2019E sugiere que ambas bandas presentan un sobreflujo de acuerdo con el análisis de Liseau (2019). El CF para las frecuencias a 35 GHz, 97.5 GHz, 233 GHz, 679 GHz y 12491.5 GHz (cobertura de ALMA y Spitzer, Figura 3 (c)) muestra similitudes (un pico de CF a 100 GHz y dos picos a 230 GHz) en comparación con los modelos solares (Selhorst et al. 2019). En el modelo KP2019E, los picos máximos para las frecuencias antes mencionadas ocurren a una altura de 2140, 1625, 1150, 510 y 275 km, que se corresponde con la distancia sobre la fotosfera estelar donde \(\tau_\nu\) »1 (Figura 3 (d)). Los resultados obtenidos por la metodología aquí se presentan para demostrar que KP es capaz de encontrar las condiciones físicas de atmósferas estelares de estrellas de tipo solar utilizando sus espectros observados en longitudes de onda milimétricas, submilimétricas e infrarrojas. Demostramos que KP es un método estable y rápido que puede calcular miles de atmósferas en unas pocas horas. El impacto de la densidad radial como condición inicial en el cálculo del perfil de temperatura radial, así como la estimación de una cromosfera solar más amplia utilizando nuestra metodología, se considera para trabajos futuros.