聚集星团的区域。左框显示了群集的高空间分辨率红外图像；在彩色圆圈中可以看到三颗年轻的星星，白色圆圈表示基准尺寸。右框是使用不同仪器在较长波长下看到的同一簇。三颗星融合在一起。一种新技术确定了每颗恒星对该图像和其他长波长图像做出的最有可能的贡献，并以此推断恒星的属性。Martinez-Galarza等人2018
在集群环境中，约有25％的星系形式的年轻恒星与集群中的恒星通常彼此靠近，以影响其积聚气体和生长的方式。试图了解恒星形成细节的天文学家，例如大质量恒星相对于低质量恒星的相对丰度，必须考虑到这种复杂的聚类效应。测量集群的实际人口统计信息也不容易。年轻的恒星镶嵌在模糊不清的出生物质云中。但是，红外辐射可以逸出，天文学家使用光谱能量分布的形状（SED –不同波长发射的相对通量）在红外波长探测这些区域，以诊断年轻恒星的性质：质量，年龄，吸积活动，开发磁盘和类似属性。一个主要的复杂之处在于，用于测量SED的各种望远镜和仪器都具有大而大小不同的光束，这些光束涵盖了群集中的多个物体。结果，SED中的每个点都是来自所有构成恒星的发射的混淆混合物，最长的波长数据点（来自最大的光束）覆盖的空间区域可能是最短的波长点的十倍。
CfA天文学家Rafael Martinez-Galarz和Howard Smith及其两位同事开发了一种新的统计分析技术，以解决集群环境中SED混淆的问题。利用每个区域的最高空间分辨率图像，研究小组确定了可分辨的恒星（至少有许多处于星团中）及其在那些波长处的发射。他们将贝叶斯统计方法与建模的年轻恒星SED的大网格相结合，以确定每个个体SED在混合的较长波长带中最可能的延续，从而确定了每颗恒星质量，年龄的最可能值以及环境参数。SED的总和不是唯一的，而是最可能的解决方案。
天文学家将他们的方法应用到Spitzer太空望远镜的红外阵列相机观察到的70个年轻的低质量恒星团中，并推导出了它们的物理特性。他们的结果与对恒星质量分布的一般预期非常吻合。他们还发现了一些出乎意料的初步结果，包括星团的总质量与其最大成员的质量之间的关系。该小组计划扩展其SED分析中包括的波长范围，并增加所分析簇的数量。
出版物：J. Rafael Martinez-Galarza，Pavlos Protopapas，Howard A.Smith和Esteban F.E. Morales，ApJ（印刷中），“解开聚集的YSO的光谱能量分布”，2018年。
