埃森哲策略,埃森哲技术,Adani Group,Aditya Birla Capital,Amadeus,Amazon,Amazon,American Express,Amul,Amul,Arcesium,Arcesium,Arvind Brands,Arvind Brands,Axis Bank,America of America,Berger of Bank of America,Berger Paints,Bny Mellon,Bosch India,Brane Enterprises,Brane Enterpries Delhivery, Dell, DP World, Elastic Run, Everest Group, Fidelity Investments, General Electric, Genpact, GMR Group, Goldman Sachs, GSK Pharmaceuticals, ICICI Bank, ICICI Lombard, ICICI Prudential Life Insurance, IDFC, Dainik Jagran inext, Infosys, Innover Digital, JP Morgan Chase, Kotak Mahindra Bank, Mahindra & Mahindra Limited, MAQ Software, Maruti Suzuki, Natwest, o9 Solution, Orient Electric, Oxane Partners, Pidilite Industries Ltd, PwC, Reliance Retail, Relinns Technologies, Sobha Realty, Hindware, TAFE, Takshashila Consulting, TATA AIG, Titan, Tredence Analytics, UltraTech Cement Ltd., UNext Learning Private Limited, Valorant Consulting,V-Guard,Wells Fargo,Wipro,Wipro消费者护理,WNS Global Services和Zycus。
LTG(O9) 1.113 1.130 1.153 1.195 1.352 1.419 1.419 1.490 1.490 1.565 1.565 MG(O8) 1.055 1.081 1.081 1.081 1.081 1.108 1.108 1.135 1.135 1.135 1.135 BG(O7) 0.954 0.954 0.954 0.958 0.958 0.978 0.978 0.978 COL(O6) 0.763 0.783 0.803 0.842 0.842 0.859 0.859 0.859 0.859 0.859 LTC(O5) 0.667 0.688 0.688 0.688 0.688 0.688 0.688 MAJ(O4) 0.582 0.582 0.582 0.582 0.582 0.582 0.582 CPT(O3) 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499 0.499 1LT(O2) 0.367 0.367 0.367 0.367 0.367 0.367 0.367 0.367 2LT(O1) 0.289 0.289 0.289 0.289 0.289 0.289 0.289 CPT(O3E) 0.533 0.533 0.533 0.533 0.533 0.533 0.533 1LT(O2E) 0.425 0.425 0.425 0.425 0.425 0.425 0.425 2LT(O1E) 0.360 0.360 0.360 0.360 0.360 0.360 0.360 CW5(W5) 0.564 0.593 0.614 0.637 0.637 0.669 0.669 0.702 0.702 0.737 0.737 CW4(W4) 0.512 0.537 0.557 0.579 0.579 0.591 0.591 0.591 0.591 0.591 0.591 CW3(W3) 0.470 0.480 0.492 0.509 0.509 0.509 0.509 0.509 0.509 0.509 CW2(W2) 0.412 0.421 0.428 0.428 0.428 0.428 0.428 WO1(W1) 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 0.389 新加坡通用汽车(E9) 0.450 0.468 0.485 0.514 0.514 0.539 0.539 0.567 0.567 0.595 0.595 味精(E8) 0.388 0.405 0.415 0.438 0.438 0.448 0.448 0.448 0.448 新加坡金融管理局(E7) 0.347 0.359 0.366 0.391 0.391 0.391 0.391 0.391 0.391 新加坡证券交易委员会(E6) 0.292 0.292 0.292 0.292 0.292 0.292 SGT(E5) 0.245 0.245 0.245 0.245 0.245 0.245 CPL(E4) 0.192 0.192 0.192 0.192 0.192 0.192 0.192 PFC(E3) 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162 0.162
上下文。蓝色超级巨人(BSG)是理解大型恒星演变的关键对象,在星系的演化中起着至关重要的作用。然而,理论预测与经验观察之间的差异已经打开了尚未回答的重要问题。研究这些物体具有统计学意义和公正的样本可以帮助改善情况。目标。我们对IACOB光谱数据库的大量银河发光蓝星(其中大多数是BSG)进行了均匀且全面的定量光谱分析,从而提供了重要的参数,以改进和改善理论进化模型。方法。我们使用IACOB-BROAD得出了投影的旋转速度(V SIN I)和大型膨出(V MAC),这与傅立叶变换和线条型拟合技术相结合。我们将高质量的光谱与使用F astwind代码计算的大规模恒星大气的最新模拟进行了比较。这种比较使我们得出有效温度(T e FF),表面重力(log g),微扰动(ξ),硅和氦气的表面丰度,并通过风能强度参数(log Q)评估恒星风的相关性。结果。,我们为迄今为止迄今为止的最大的银河发光O9样品提供了上述量的上述量的估计和相关的不确定性,该样品由光谱分析,包括527个目标。我们发现,在T eff≈21kk处的恒星相对数量明显下降,与低于该温度的快速旋转恒星的稀缺相吻合。我们推测此特征(大致相结合到B2光谱类型)可能大致描绘了在15至85 m⊙之间的质量范围内经验终端时代主序列的位置。通过研究O恒星和BSG的V SIN I分布的主要特征作为T E FF的函数,我们提出,将角动量从恒星芯到表面运输的有效机制可能沿高质量结构域中的主要序列运行。我们发现ξ,v MAC和光谱光度L(定义为T 4 E FF / g)之间的相关性。我们还发现,样品中不超过20%的恒星具有清晰的氦气,并表明该特定子样本的起源可能是二元进化。我们没有发现在风强度区域朝向较低的情况下,风强度增加的明确经验证据。
