Статистический анализ и планирование измерений лучевых скоростей внесолнечных планетных систем

1.1. Актуальность исследования.

Актуальность данной работы во многом определяется чрезвычайной важностью исследований внесолнечных планегных систем. Вопрос о существовании планет у других звезд солнечного типа волновал умы человечества на протяжении по крайней мере четырех столетий. Открытие первой такой внесолнечной планеты (экзопланеты) в 1995 году [75] поставило перед астрономическим научным сообществом множество новых вопросов и породило новую область научных исследований. Эти вопросы имеют как самостоятельное научное значение, так и входят составной частью в другие научные задачи. Одной из этих задач является, например, проблема распространенности жизни во Вселенной.

Со времени открытия первой внесолнечной планеты, обращающейся вокруг звезды солнечного типа, прошло 14 лет. В течение этого промежутка времени число известных эк-зопланет непрерывно росло и уже превысило 300. К настоящему времени уже известно около 30 планетных систем, содержащих две или более планеты ([32, 8, 9,15,1], см. также профессиональный интернет-ресурс The Extrasolar Planets Encyclopaedia, www.exoplanet.eu). До сих пор большая часть экзопланет открывается методом лучевых скоростей. Этот метод поиска экзопланет оказался весьма эффективным на практике. Сейчас он дает новую планету в среднем каждую неделю. Суть данного метода состоит в том, что планета обнаруживается по колебанию лучевой скорости своей звезды, наблюдаемому с Земли. Лучевая скорость звезды, вокруг которой обращается невидимый (планетный) спутник, дается следующим выраженем (см., например, [48, 15, 16]):

V = К [cos (д + v) + е cos д] + с. (1.1).

Здесь К — амплитуда кривой лучевой скорости, д — аргумент перицентра орбиты планеты, е — эксцентриситет, v — истинная аномалия, с — лучевая скорость барицентра системы. Истинная аномалия зависит от времени, эксцентриситета е, средней долготы Л в заданный фиксированный момент времени, а также от орбитального периода Р.

В выбранной параметризации величины К, Р, д, е, Л представляют собой первичные параметры, определяемые в ходе подгонки модельной кривой лучевой скорости (1.1) к имеющимся наблюдениям. Существуют также вторичные параметры — величины, определяемые как функции от первичных параметров. Ко вторичным параметрам относятся, в частности, большая полуось, а ее орбиты и минимальная масса планеты msinz, где г — угол наклона плоскости орбиты к картинной плоскости. Приближенно их можно вычислить как т. sin г ~ К = МКР^М?3, а с = ЛР2'3М1' (1.2).

Здесь С — гравитационная постоянная, М* — масса звезды, а К = К л/1 — е2 — модифицированная амплитуда. Если период Р измеряется в сутках, М* — в массах Солнца М©-, а К — в метрах в секунду, то постоянные множители Л4 и 4.919 • 10−3[М3ирМ²/3м-1сут~^3сек] иДя 1.957 • КГ2[Мд1/3а.е. сут~2/3]. Приближения (1.2) действительны при тп «С М*. Как известно, информацию об орбитальном наклоне г (а значит и об истинной массе планеты тп) нельзя получить из наблюдений одних лучевых скоростей, если только взаимные возмущения планет в системе не удается регистрировать напрямую в кривой лучевой скорости.

Сложившаяся ситуация «доминирования» метода лучевых скоростей делает улучшение уже имеющихся и разработку новых, более эффективных, алгоритмов статистического анализа и планирования наблюдений лучевых скоростей звезд в программах поиска экзопланет весьма актуальной задачей.

1.2. Цели работы.

Несмотря на неоспоримые успехи программ поиска внесолнечных планет, использующих метод лучевых скоростей, до сих пор большинство открытых экзопланет официально именуются всего лишь «кандидатами» в экзопланеты. Эта осторожность связана с косвенной природой данного метода. Например, на практике иногда оказывется, что наблюдаемая переменность лучевой скорости звезды вызвана не наличием у этой звезды планеты, а какими-либо явлениями активности в звездной атмосфере, например, пятнами (см. [67]). Но параметры планет часто определяются ненадежно просто с точки зрения теории статистической обработки наблюдений. К сожалению, в погоне за быстрыми и массовыми открытиями, наблюдатели часто забывают уделять должное внимание контролю качества не только применяемых методов обработки и планирования наблюдений, но даже и результатов самих этих наблюдений. В конечном счете может оказаться, что рассматриваемые программы наблюдений в существенной части работают «вхолостую». Главная цель данной работы — представить подробный анализ качества измерений лучевых скоростей, получаемых в современных программах поиска экзопланет, алгоритмов обработки и планирования наблюдений, используемых в этих программах, а также предложить ряд практически значимых усовершенствований указанных алгоритмов. Далее мы опишем поставленные задачи более подробно.

Выделение периодичностей из зашумленных данных. Первый этап анализа измерений лучевых скоростей звезд в программах поиска экзопланет — поиск в них периодических колебаний, потенциально отражающих наличие у звезды невидимых спутников (в том числе и планет). На сегодня уже разработаны весьма эффективмные методы такого анализа. В частности, в этой связи стоит упомянуть периодограмму Ломба-Скаргла [74, 84] и различные ее обобщения. Эти периодограммы позволяют легко и эффективно находить реальные периодичности в наблюдательных данных, однако не могут (сами по себе) оценивать статистическую значимость выявляемых сигналов (то есть, отличать реальные выявляемые сигналы от шумовых эффектов). Используемые обычно на практике методы оценки статистической значимости пиков периодограмм обладают существенными недостатками (например, требуют слишком большого машинного времени или обладают недостаточной математической строгостью и обоснованностью и, следовательно, дают ненадежные результаты). Таким образом, необходима какая-то новая методика оценки значимости пиков периодограмм, которая позволяла бы получать требуемые оценки быстро, с достаточной точностью и с какими-либо теоретическими гарантиями надежности.

Дрожание лучевых скоростей звезд. При анализе временных рядов лучевых скоростей звезд в программах поиска экзопланет необходимо всегда иметь ввиду, что оценки инструментальной погрешности измерений не описывают полную дисперсию ошибок. Эта полная дисперсия содержит значительный добавочный компонент, который обычно называют «дрожание» («jitter»). Дополнительное кажущееся дрожание лучевой скорости изменяет соотношение статистических весов наблюдений и в конечном счете влияет на получаемые значения оценок орбитальных параметров и масс экзопланет.

В своей астрофизической части это дрожание вызывается различными явлениями активности в звездной атмосфере (и самой звезде), которые приводят к кажущейся нестабильности измеряемой лучевой скорости звезды. Наблюдаемая величина дрожания может существенно зависеть от характеристик спектрографа, условий и методики проведения наблюдений. Например, достаточно длительная экспозиция спектра 20 мин) позволяет осреднить колебания видимой лучевой скорости, вызванные нерадиальными звездными осцилляциями [90, 79]. Однако, как будет показано в диссертации, свой вклад в дрожание вносят и чисто инструментальные эффекты. Например, оценки «внутренних» погрешностей измерения лучевой скорости, даваемые самими наблюдателями, совсем не обязаны быть точными. Если при расчетах не учитывался какой-то дополнительный шумовой эффект, то получаемые значения погрешностей измерений могут быть систематически заниженными. Наличие в измерительных ошибках неисключенных систематических компонент также увеличивает эффективную величину дрожания. Нельзя исключать и возможности, что даваемые погрешности измерений в действительности завышены.

Указанные причины приводят к тому, что эффективные значения дрожаний лучевых скоростей звезд сильно разнятся для различных инструментов (даже для одной и той же звезды). Это означает, что при совместном анализе данных, полученных на разных обсерваториях, мы должны назначать разным массивам данных существенно различные статистические веса с использований достаточно точных оценок эффективной величины дрожания (раздельно для каждого массива).

Обычно величина дрожания оценивается априорно на основе некоторых эмпирических корреляций с различными астрофизическими параметрами звезд, такими как, например, скорость вращения и уровень активности, измеряемый по Н и К линиям кальция [82, 83, 100]. Однако таким образом мы можем принять во внимание только астрофизическую часть дрожания, а как обсуждено выше, инструментальная компонента также значительна. При этом в литературе отсутствуют работы, посвященные исследованию систематических погрешностей наблюдательных данных, получаемых в современных до-пплеровских программах поиска планет. Таким образом, при анализе таких временных рядов лучевых скоростей мы стоим перед проблемой корректного учета того факта, что дисперсии измерений содержат некоторый дополнительный компонент, величина которого различна для разных звезд и разных обсерваторий и плохо известна a priori. Этот факт необходимо корректно учитывать при нахождении оценок масс и орбитальных параметров планет.

Систематические инструментальные ошибки. На практике иногда оказывется, что наблюдаемая переменность лучевой скорости звезды вызвана не наличием у этой звезды планеты, а какими-либо явлениями активности в звездной атмосфере, например пятнами (см. например [67]). Однако в литературе фактически отсутствуют какие-либо достаточно подробные исследования инструментальных систематических ошибок высокоточных измерений лучевых скоростей, получаемых в программах поиска экзопланет. Вследствие таких ошибок получаемые оценки орбитальных параметров экзопланет могут оказаться сильно искаженными и ненадежными. В связи с этим возникает естественная необходимость оценки статистического качества таких наблюдений. Было бы полезно проанализировать возможность наличия систематических ошибок в опубликованных измерениях лучевых скоростей звезд с планетами, а также оценить величину и характер этих систематических ошибок.

Планирование наблюдений. При поиске внесолнечных планет методом лучевых скоростей практически не применялись какие-либо методы оптимального планирования наблюдений. Лишь в совсем недавней работе [53] опубликовано некоторое теоретическое исследование по этой теме. При этом на практике орбитальные конфигурации многих внесолнечных планетных систем определены довольно плохо, несмотря на наличие для этих систем уже многолетних рядов наблюдений. В математической статистике теория оптимального планирования экспериментов разработана уже весьма глубоко и подробно. Таким образом, естественно возникает стремление применить общие методы оптимального планирования экспериментов для планирования наблюдении лучевых скоростей в программах поиска экзопланет. Разработка таких алгоритмов и оценка их практической эффективности также составляет одну из целей данной работы.

1. Балуев Р. В. Исследование статистических свойств экзопланет методами непрерывного вейвлет-анализа // Вестн. СПбГУ, Сер. 1.— 2008.— Вып. 1. — С. 135−143.

2. Балуев Р. В. О поиске периодических компонент в наблюдательных данных // Вестн. СПбГУ, Сер. 1. 2009. — Вып. 2. — в печати.

3. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. — Москва: Статистика, 1979.

4. Битязев В. В. Анализ неравномерных временных рядов. — СПб: Изд. СПбГУ, 2001.

5. Витязев В. В. Спектрально-корреляционный анализ равномерных временных рядов. СПб: Изд. СПбГУ, 2001.

6. Герасимов И. А., Винников Е. Л., Мушаилов В. Р. Канонические уравнения в небесной механике. — Москва: Изд. МГУ, 1996.

7. Ермаков С. М., Жиглявский А. А. Математическая теория оптимального эксперимента. — Москва: Наука, 1987.

8. Ксанфомалити Л. В. История открытия внесолнечных планет // Истор.-астрон. ис-след. 2002. — Т. 28. — С. 54−78.

9. Ксанфомалити Л. В. Закономерности внесолнечных планетных систем и роль метал-личности звезд в образовании планет // Астрон. Вестн. — 2004. — Т. 38. — С. 428−439.

10. Леман Э. Л. Проверка статистических гипотез. — Москва: Наука, 1979.

11. Леман Э. Л. Теория точечного оценивания. — Москва: Наука, 1991.

12. Математическая теория планирования эксперимента / С. М. Ермаков, В. 3. Бродский, А. А. Жиглявский, В. П. Козлов, М. Б. Малютов, В. Б. Мелас, Е. В. Седунов, В. В. ФедоровПод ред. С. М. Ермакова. — Москва: Наука, 1983.

13. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Под ред. В. С. Королюка. — Киев: Наукова думка, 1978.

14. Расторгуев А. С., Глушкова Е. В., Дамбис А. К., Заболотских М. В. Статистические параллаксы и кинематические параметры классических цефеид и кластеров молодых звезд // Письма в астрон. э/сурн. — 1999. — Т. 25. — С. 689−703.

15. Холшевников К. В. Методы обнаружения и статистика внесолнечных планет // Астрономия: традиции, настоящее, будущее / Под ред. В. В. Орлова, В. П. Решетникова, Н. Я. Сотниковой. Санкт-Петербург: Изд. СПбГУ, 2007. — С. 263−283.

16. Холшевников К. В., Титов В. Б. Задача двух тел. — СПб: Изд. СПбГУ, 2007.

17. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа (сборник статей). — Москва: Финансы и статистика, 1988.

18. Anglada-Escude G., Lopez-Morales М., Chambers J. Е. How eccentric orbital solutions can hide planetary systems in 2:1 resonant orbits // ApJL, submitted, arXiv: 0809.1275.— 2009.

19. Azai’s J.-M., Delmas C. Asymptotic expansions for the distribution of the maximum of Gaussian random fields // Extremes. — 2002. — Vol. 5. — Pp. 181−212.

20. Baluev R. V. Assessing the statistical significance of periodogram peaks // MNRAS.— 2008, — Vol. 385. Pp. 1279−1285.

21. Baluev R. V. Optimal strategies of radial velocity observations in planet search surveys // MNRAS. 2008. — Vol. 389. — Pp. 1375−1382.

22. Baluev R. V. Resonances of low orders in the planetary system of HD37124 // Celest. Mech. Dyn. Astron. — 2008. Vol. 102, — Pp. 297−325.

23. Baluev R. V. Accounting for velocity jitter in planet search surveys // MNRAS. — 2009. — EarlyView. doi:10.1111/j.l365−2966.2008.14 217.x.

24. Baluev R. V. Detecting non-sinusoidal periodicities in observational data using multi-harmonic periodograms // MNRAS. — 2009. — Accepted. — arXiv: 0811.0907.

25. Bean J. L., McArthur В. E., Benedict G. F., Armstrong A. Detection of a third planet in the HD 74 156 system using the Hobby-Eberly telescope // ApJ. — 2008. — Vol. 672. — P. 1202−1208.

26. Beauge C., Ferraz-Mello S., Michtchenko T. A. Extrasolar planets in mean-motion resonance: apses alignment and asymmetric stationary solutions // ApJ. — 2003. — Vol. 593. — Pp. 1124−1133.

27. Beauge C., Giuppone C., Ferraz-Mello S., Michtchenko T. A. Reliability of orbital fits for resonant planetary systems: the case of HD82943 // MNRAS. — 2008.— Vol. 385.— Pp. 2151−2160.

28. Beauge G., Michtchenko T. A., Ferraz-Mello S. Planetary migration and extrasolar planets in the 2/1 mean-motion resonance // MNRAS. — 2006. — Vol. 365. — Pp. 1160−1170.

29. Butler R. P., Marcy G. W., Vogt S. S., Fisher D. A., Henry G. W., Laughlin G., Wright J. T. Seven new Keck planets orbiting G and K dwarfs // ApJ. — 2003. — Vol. 582. — Pp. 455−466.

30. Catalog of nearby exoplanets / R. P. Butler, J. T. Wright, G. W. Marcy, D. A. Fischer, S. S. Vogt, C. G. Tinney, H. R. A. Jones et al. // ApJ. 2006. — Vol. 646. — Pp. 505−522.

31. Gox D. R., Snell E. J. A general definition of residuals // J. Roy. Stat. Soc. B.— 1968.— Vol. 30. Pp. 248−275.

32. Gumming A. Detectability of extrasolar planets in radial velocity surveys // MNRAS.— 2004, — Vol. 354.-Pp. 1165−1176.

33. Gumming A., Butler R. P., Marcy G. W., Vogt S. S., Wright J. T., Fischer D. A. The Keck planet search: Detectability and the minimum mass and orbital period distribution of extrasolar planets // PASP. 2008. — Vol. 120. — Pp. 531−554.

34. Cumming AMarcy G. W., Butler R. P. The Lick planet search: detectability and mass thresholds // ApJ. — 1999. — Vol. 526, — Pp. 890−915.

35. Dacunha-Castelle D., Gassiat E. Testing the order of a model using locally conic parametrization: population mixtures and stationary ARMA processes // Ann. Stat. — 1999. Vol. 27. — Pp. 1178−1209.

36. Davies R. B. Hypothesis testing when a nuisance parameter is present only under alternative // Biometrika. — 1977. — Vol. 64. — Pp. 247−254.

37. Davies R. B. Hypothesis testing when a nuisance parameter is present only under the alternative // Biometrika. — 1987. — Vol. 74. — Pp. 33−43.

38. Davies R. B. Hypothesis testing when a nuisance parameter is present only under alternative linear model case // Biometrika. — 2002. — Vol. 89. — Pp. 484−489.

39. Detection of a Neptune-mass planet in the pl Cancri system using the Hobby-Eberly telescope / B. E. McArthur, M. Endl, W. D. Cochran, G. F. Benedict, D. A. Fischer, G. W. Marcy, R. P. Butler et al. // ApJ. — 2004. — Vol. 614, — Pp. L81-L84.

40. Efron B. The jackknife, the bootstrap and other resampling plans. — Philadelphia: SIAM, 1982.

41. Evidence for multiple companions to v Andromedae / R. P. Butler, G. W. Marcy, D. A. Fischer, T. M. Brown, A. R. Contos, S. G. Korzennik, P. Nisenson, R. W. Noyes // ApJ. — 1999. Vol. 526.-Pp. 916−927.

42. An extrasolar planetary system with three Neptune-mass planets / C. Lovis, M. Mayor, F. Pepe, Y. Alibert, W. Benz, F. Bouchy, A. C. M. Correia et al. // Nature. — 2006. — Vol. 441. Pp. 305−309.

43. Ferraz-Mello S. Estimation of periods from unequally spaced observations // A J. — 1981. — Vol. 86. Pp. 619−624.

44. Ferraz-Mello S., Beauge G., Michtchenko T. A. Evolution of migrating planet pairs in resonance // Celest. Mech. Dyn. Astron. — 2003. — Vol. 87. — Pp. 99−112.

45. Ferraz-Mello S., Michtchenko T. A., Beauge C. The orbits of extrasolar planets HD82943 c and b // ApJ. 2005. — Vol. 621. — Pp. 473−481.

46. Ferraz-Mello S., Michtchenko T. A., Beauge C., Callcgari N. Extra-solar planetary systems // Lect. Not. Phys. 2005. — Vol. 683. Pp. 219−271.

47. Firth D. Bias reduction of maximum likelihood estimates // Biometrika. — 1993. — Vol. 80.-Pp. 27−38.

48. Five new extrasolar planets / G. W. Marcy, R. P. Butler, S. S. Vogt, D. A. Fischer, G. W. Henry, G. Laughlin, J. T. Wright, J. A. Johnson // ApJ. 2005. — Vol. 619. — Pp. 570−584.

49. Five new multicomponent planetary systems / S. S. Vogt, R. P. Butler, G. W. Marcy, D. A. Fischer, G. W. Henry, G. Laughlin, J. T. Wright, J. J. A. // ApJ. — 2005. Vol. 632.-Pp. 638−658.

50. Five planets orbiting 55 Cancri / D. A. Fischer, G. W. Marcy, R. P. Butler, S. S. Vogt, G. Laughlin, G. W. Henry, D. Abouav et al. // ApJ. — 2008. — Vol. 675. Pp. 790−801.

51. Ford E. Adaptive scheduling algorithms for planet searches // AJ.~ 2008.— Vol. 135.— Pp. 1008−1020.

52. Four new exoplanets and hints of additional substellar companions to exoplanet host stars / J. T. Wright, G. W. Marcy, D. A. Fischer, R. P. Butler, S. S. Vogt, C. G. Tinney, H. R. A. Jones et al. // ApJ. 2007. — Vol. 657. — Pp. 533−545.

53. Frescura F. A. M., Engelbrecht C. A., Frank B. S. Significance of periodogram peaks and a pulsation mode analysis of the Beta Cephei star V403Car // MNRAS. — 2008. — Vol. 388. — Pp. 1693−1707.

54. Gourieroux C., Monfort A., Trognon A. Pseudo maximum likelihood methods: Theory // Econometrica. 1984. — Vol. 52. — Pp. 681−700.

55. Gozdziewski K., Breiter S., Borczyk W. The long-term stability of extrasolar system HD 37 124. Numerical study of resonance effects // MNRAS. — 2008. — Vol. 383. — Pp. 989−999.

56. Gozdziewski K., Konacki M., Maciejewski A. J. Orbital solutions to the HD160691 (fx Arae) Doppler signal // ApJ. — 2005. — Vol. 622. — Pp. 1136−1148.

57. Gozdziewski K., Konacki M., Maciejewski A. J. Orbital configurations and dynamical stability of multiplanet extrasolar systems around sun-like stars HD 202 206, 14 Herculis, HD 37 124, and HD 108 874 // ApJ. 2006. — Vol. 645. — Pp. 688−703.

58. Gozdziewski K., Maciejewski A. J., Migaszewski C. On the extrasolar multiplanet system around HD160691 // ApJ. 2007. — Vol. 657. — Pp. 546−558.

59. Gregory P. G. A Bayesian Kepler periodogram detects a second planet in HD 208 487 // MNRAS. 2007. — Vol. 374. — Pp. 1321−1333.

60. Gregory P. C. A Bayesian periodogram finds evidence for three planets in HD 11 964 // MNRAS. 2007. — Vol. 381. — Pp. 1607−1616.

61. Hadjidemetriou J. D. Symmetric and asymmetric librations in extrasolar planetary systems: a global view // Celest. Mech. Dyn. Astron. 2006, — Vol. 95. — Pp. 225−244.

62. Hadjidemetriou J. D. On periodic orbits and resonance in extrasolar planetary systems // Celest. Mech. Dyn. Astron. 2008. — Vol. 102. — Pp. 69−82.

63. The HARPS search for southern extra-solar planets. VIII. /z Ara, a system with four planets / F. Pepe, A. C. M. Correia, M. Mayor, O. Tamuz, W. Benz, J.-L. Bertaux, F. Bouchy et al. // A&A. 2007. — Vol. 462. — Pp. 769−776.

64. The HARPS search for southern extra-solar planets. X. A msini = 11M® planet around the nearby spotted M dwarf GJ 674 / X. Bonfils, M. Mayor, X. Delfosse, T. Forveille, M. Gillon, C. Perrier, S. Udry et al. // A&A. 2007. — Vol. 474. Pp. 293−299.

65. Home J. H., Baliunas S. L. A prescription for period analysis of unevenly spaced time series jI ApJ. 1986. — Vol. 302. — Pp. 757−763.

66. Ji J., Kinoshita H., Liu L., Li G., Nakai H. The apsidal antialignment of the HD82943 system I j Celest Mech. Dyn. Astron. — 2003, —Vol. 87. —Pp. 113−120.

67. Koen C. Significance testing of periodogram ordinates // ApJ.— 1990.— Vol. 348.— Pp. 700−702.

68. Kratz M. F. Level crossings and other level functionals of stationary Gaussian processes // Probability Surveys. 2006. — Vol. 3. — Pp. 230−288.

69. Lee M. H., Peale S. J. Secular evolution of hierarchical planetary systems // ApJ. — 2003. — Vol. 592. Pp. 1201−1216.

70. Lissauer J. J., Rivera E. J. Stability analysis of the planetary system orbiting v An-dromedae. II. Simulations using new Lick Observatory fits // ApJ. — 2001.— Vol. 554.— Pp. 1141−1150.

71. Lomb N. R. Least-squares frequenciy analysis of unequally spaced data // Ap&SS.— 1976. Vol. 39. — Pp. 447−462.

72. Mayor M., Queloz D. A Jupiter-mass companion to a solar-type star // Nature. — 1995. — Vol. 378. Pp. 355−359.

73. Mayor M., Udry S., NaefD., Pepe F., Queloz D., Santos N. C., Burnet M. The CORALIE survey for southern extra-solar planets. XII. Orbital solutions for 16 extra-solar planets discovered with CORALIE. // A&A. 2004. — Vol. 415. — Pp. 391−402.

74. Michtchenko T. A., Beauge C., Ferraz-Mello S. Stationary orbits in resonant extrasolar planetary systems // Celest. Mech. Dyn. Astron. — 2006. — Vol. 94. — Pp. 411−432.

75. NaefD., Mayor M., Beuzit J. L., Perrier C., Queloz D., Sivan J. P., Udry S. The ELODIE survey for northern extra-solar planets. III. Three planetary candidates detected with ELODIE. // A&A. 2004. — Vol. 414. — Pp. 351−359.

76. O’Toole S. J., Tinney C. G., Jones H. R. A. The impact of stellar oscillations on doppler velocity planet searches // MNRAS. — 2008. — Vol. 386. — Pp. 516−520.

77. Protassov R., van Dyk D. A., Connors A., Kahyap V. L., Siemiginowska A. Statistics, handle with care: Detecting multiple model components with the likelihood ratio test // ApJ. 2002. — Vol. 571. — Pp. 545−559.

78. Quenouille M. H. Note on a bias in estimations // Biometrika. — 1956. — Vol. 43. — Pp. 353−360.

79. Saar S. H., Butler R. P., Marcy G. W. Magnetic activity-related radial velocity variations in cool stars: first results from the Lick extrasolar planet survey // ApJ. — 1998. — Vol. 498. Pp. L153-L157.

80. Saar S. H., Donahue R. A. Activity-related radial velocity variation in cool stars // ApJ. — 1997. Vol. 485. Pp. 319−327.

81. Scargle J. D. Studies in astronomical time series analysis. 2. Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data // ApJ. — 1982. — Vol. 263. — Pp. 835−853.

82. Schwarzenberg-Czerny A. Fast and statistically optimal period search in uneven sampled observations // ApJ. — 1996. Vol. 460. — Pp. L107-L110.

83. Schwarzenberg-Czerny A. The distribution of empirical periodograms: Lomb-Scargle and PDM spectra // MNRAS. 1998. — Vol. 301. — Pp. 831−840.

84. Schwarzenberg-Czerny A. Period search in large datasets // Baltic Astron.— 1998. — Vol. 7. Pp. 43−69.

85. Self S. G., Liang K.-Y. Asymptotic properties of maximum likelihood estimators and likelihood ratio tests under nonstandard conditions // J. Amer. Stat. .Ass. — 1987. — Vol. 82. — Pp. 605−610.

86. Sen P. K. Asymptotic properties of maximum likelihood estimators based on conditional specification // Ann. Stat. — 1979. — Vol. 7. — Pp. 1019−1033.

87. Setting new standards with HARPS / M. Mayor, F. Pepe, D. Queloz, F. Bouchy, G. Rup-precht, G. Lo Curto, G. Avila et al. // The Messenger. — 2003. — Vol. 114. — Pp. 20−24.

88. Short D., Windmiller G., Orosz J. A. New solutions for the planetary dynamics in HD160691 using a Newtonian model and latest data // MNRAS. — 2008. Vol. 386.— Pp. L43-L46.

89. A ~ 7.5M® planet orbiting the nearby star, GJ 876 / E. J. Rivera, J. J. Lissauer, R. P. Butler, G. W. Marcy, S. S. Vogt, D. A. Fischer, T. M. Brown et al. // ApJ. — 2005.— Vol. 634. Pp. 625−640.

90. Tee G. Surface area and capacity of ellipsoids in n dimensions // New Zealand Journ. Math. 2005. — Vol. 34. — Pp. 165−198.

91. Three low-mass planets from the Anglo-Australian planet search / C. G. Tinney, R. P. Butler, G. W. Marcy, H. R. A. Jones, A. J. Penny, C. McCarthy, B. D. Carter, D. A. Fischer // ApJ. 2005. — Vol. 623. — Pp. 1171−1179.

92. Vogt S. S., Marcy G. W., Butler R. P., Apps K. Six new planets from the Keck precision velocity survey // ApJ. — 2000. — Vol. 536. — Pp. 902−914.

93. Voyatzis G., Hadjidemetriou J. D. Symmetric and asymmetric 3:1 resonant periodic orbits with an application to the 55 Cnc extra-solar system // Celest. Mech. Dyn. Astron. — 2006. Vol. 95. — Pp. 225−244.

94. Wittenmyer R. A., Endl M., Cochran W. D. Long-period objects in the extrasolar planetary systems 47 UMa and 14 Her // ApJ. 2007. — Vol. 654. — P. 625−632.

95. Wittenmyer R. A., Endl M., Cochran W. D., Levison H. F. Dynamical and observational constraints on additional planets in highly eccentric planetary systems // A J. — 2007. — Vol. 134, — Pp. 1276−1284.

96. Wright J. T. Radial velocity jitter in stars from the California and Carnegie planet search at Keck observatory // PASP. 2005. — Vol. 117. — Pp. 657−664.

97. Wright J. T., Upadhyay S., Marcy G. W., Fischer D. A., Ford E. B., Johnson J. A. Ten new and updated multi-planet systems, and a survey of exoplanetary systems // ApJ, accepted, arXiv: 0812.1582. — 2009.

98. Yoshida H. Construction of higher order symplectic integrators // Phys. Lett. A. — 1990. — Vol. 150. Pp. 262−268.Список иллюстраций.

99. Аппроксимация вероятности ложной тревоги для мультигармонических ЛМНК-периодограмм при равномерном распределении наблюдений. 22.

100. Аппроксимация вероятности ложной тревоги для мультигармонических ЛМНК-периодограмм при неравномерном распределении наблюдений. 23.

101. Аппроксимация вероятности ложной тревоги для мультигармонических МЛМНК-периодограмм при неравномерном распределении наблюдений 24.

102. Аппроксимация вероятности ложной тревоги при наличии полиномиального тренда.24.

103. Аппроксимация вероятности ложной тревоги для временных рядов лучевых скоростей звезд 51 Пегаса и 70 Девы.25.

104. Области максимальной эффективности мультигармонических периодограмм разных порядков.27.

105. Годичная переменность на периодограмме лучевых скоростей 51 Пегаса. 49.

106. Годичная переменность на периодограмме лучевых скоростей HD11964. 51.

107. Измерения лучевой скорости звезды HD37124 .61.

108. Кривая лучевой скорости HD37124 .62.

109. Точность кеплеровского приближения лучевой скорости IID37124 .63.

110. Графики минимизированной статистики I на плоскости периодов (Рс, Pj).. 65.

111. Графики минимизированной статистики / на плоскости (ес cos дС) ес sin дс).. 71.

112. Графики минимизированной статистики I на плоскости (Рс, ес).72.

113. Графики минимизированной статистики I в зависимости от отношения Pc/Pd 72.

114. Вид наилучших ACR-конфигураций системы HD37124.76.

115. Кривые лучевой скорости HD37124 для ACR-конфигураций.77.

116. Динамика ACR-конфигураций HD37124 .80.

117. Периодограммы невязок лучевых скоростей для различных орбитальных моделей HD37124 .81.

118. Оптимальное планирование наблюдений на примере планетной системыV Андромеды.96.

119. Оптимальное планирование наблюдений на примере планетной системы HD128311 .98.

120. Графики функции J® для планетной системы GJ876 .100.

121. График информации для дискриминации альтернативных орбитальных моделей планетной системы HD208467 .101А.1 Точность аппроксимации функции A (fmax).116.