• 系外行星档案(NASA Exoplanet Archive)是一个在线的天文系外行星和恒星目录及数据服务,它汇集并交叉关联关于系外行星及其宿主恒星的海量天文数据和信息,并提供处理这些相应数据的数据处理和分析工具 ...
    ées astronomiques de Strasbourg),该中心提供了丰富的天文数据资源,用户可以通过CDS访问恒星、星系、星团等天体的详细信息,并使用其强大的工具进行数据查询、分析和可视化 ...
    此外,它还链接了ALadin等天文工具,以提供可视化和分析数据的功能。
    中心还发布了空间科学数据汇交工具、空间科学论文数据仓储库、空间科学大数据分析与挖掘工具,以便用户能够通过中心便捷的访问和分析数据。
    国家高能物理科学数据中心由中国科学院高能物理研究所建设和运行,主要由北京数据中心和大湾区分中心组成,以高能物理领域科研活动中产生的科学数据为核心实现数据资源、软件工具、数据分析等资源能力的汇交和共享。
  • 丰富详细的数据不仅为观测提供了参考,也可供天文爱好者尝试数据处理和分析。 图6 7 Timer!
  • 该研究使用我国的500米口径球面射电望远镜(FAST)对蜘蛛脉冲星PSR J2051-0827进行观测,基于FAST高灵敏度的优势详细分析掩食附近的偏振变化细节,成功测量到法拉第旋转量的变化,为伴星存在磁场提供了直接证据 ...
    该发现是伴星存在磁场的直接证据,通过理论计算得到掩食介质的磁场强度为0.1 G,理论分析发现基于介质存在磁场提出的回旋吸收并不是导致掩食的主要机制。
  • 射电望远镜采集脉冲星数据时,人类通信技术(卫星、移动基站或导航雷达)引起的射电频率干扰(RFI)对于多通道脉冲星时频信号的形状有较大破坏性,常规的消干扰方法使得信号在后续天文研究中灵敏度降低,影响分析精度 ...
  • 调查结果与分析 (1)学生对天文学习兴趣浓厚 对天文知识“非常感兴趣”和“感兴趣”的学生共61.70%,对天文观测“非常感兴趣&rdquo ...
  • 利用这些长期监测数据,之江实验室冯毅研究员(共同第一作者)等细致分析了爆发信号的偏振性质,发现其法拉第旋转量经历了两次正负值剧烈转变的过程,揭示了重复快速射电暴周边存在磁场反转。
  • 银河系银盘疏散星团数据库的建立是一个艰巨的任务,需要对海量的数据进行处理和分析
  • 除此之外, 也存在一些周期差异, 这可能是由于所使用的数据目录、数据时间以及周期分析技术不同导致的。 图1 由CDAW目录导出的CMEs日发生率。
    和相应的冲击是否会到达地球起重要作用, 并且不同角宽度的CMEs在地磁效应方面存在明显的差异, 为了进一步揭示不同角宽度CMEs的准周期行为,团队基于SOHO/LASCO的CDAW目录提供的CMEs数据,利用频率和时频分析方法 ...
    ,系统地分析了第23和第24活动周中不同角宽度的CMEs发生率所对应的准周期性变化。
  • 除了基础数据发布之外,文章还对星表进行光变分析,并与变源星表VSX进行交叉比对。其中,找到已知变源3500余个,新发现变源70个,并对新发现的变源进行变源分类。 图2.
  • 通过对2021年9月9日活动区NOAA 12866中的两个暗条演化的详细分析,研究人员发现由于较大暗条右边部分附近先出现增亮和双向流,导致了该暗条右边部分首先被激活并爆发。
  • 为方便国内公众参与,国家天文科学数据中心(NADC)提供了国内观测记录提交渠道,并将及时上传记录至IAU CPS方便汇总分析。卫星观测方法可参见天文通(点击查看)等软件平台提供的信息。
  • 管理和有效分析LSST这些前所未有的海量观测数据将是该项目的一个巨大挑战。
  • 对于大视场多目标,花树算法综合考虑各节点的特性来决定是否切割分支,极大减少了分析过程中的人工干预。 图1 左图为模拟数据的星系团的树状图;右图为该主干对应的速度弥散轮廓.
    随着新一代天文设备的陆续建成,待分析的数据量大幅增长,层次聚类算法也将会在天文学研究中发挥更大的作用。
  • 图3 巨麦哲伦望远镜(GMT)概念图 GMT可以容纳多达十台仪器,每一个仪器都能将光分解成光谱,都有独特的探索未知事物的能力:从分析遥远行星的大气层寻找生命,到追寻宇宙最初形成的时期。
  • 研究团队综合HI原子谱线数据与¹²CO、¹³CO、C¹⁸O、HCO⁺及CS分子谱线数据,对HI窄线自吸收线(HINSA)进行了专门分析
  • 历时九个月,中心数据处理部对LAMOST DR9数据集的产品进行了处理分析,数据产品精度达到国际先进水平。
  • 近期,由德州学院王丽丽副教授、上海天文台沈世银研究员、国家天文台罗阿理研究员等人组成的研究团队分析了LAMOST巡天中约43000个星系,并成功测量了这些星系的平均年龄和金属丰度,首次发布了LAMOST ...
    星系具有复杂的恒星形成历史,因此其星族特征的测量和分析一直是星系天文学研究的热点和难点。
    星系星族成分分析常用基于全谱的星族合成方法,但这种方法具有一定的局限性,特别敏感于星系光谱中的连续谱形状,高度依赖于星系光谱的信噪比及流量定标的精度,因此,测量LAMOST星系光谱的星族参数是一项艰巨的任务 ...
    图1 仙女座星系(图源:Sam Pitts) 研究团队将清华大学李成教授团队用于分析尘埃消光的基于光谱小尺度特征星族合成方法进行了拓展,并应用到LAMOST巡天中的星系光谱数据,从而定量计算了星系的平均年龄和金属丰度等基本星族参数 ...
    图2 LAMOST巡天和SDSS同源光谱的星族成分分析。纵坐标为新方法获得的LAMOST星系光谱的星族平均年龄(左)和金属丰度(右),横坐标为采用经典方法对同源SDSS光谱分析得到的结果。
  • 近期,北京大学博士研究生张萌、张华伟研究员、德国马普天文研究所向茂盛博士等使用红巨星样本的LAMOST光谱数据筛选出富含ɑ元素的“年轻”恒星,并对这些恒星的形成机制进行了深入分析和研究 ...
    经统计分析发现,这类恒星的运动学参数以及ɑ元素、铁族元素等丰度的分布与富含ɑ元素的年老厚盘恒星一致,但样本中的部分恒星具有很高的碳元素和钡元素含量,这意味着此类恒星可能从伴星中获得了富含碳和钡元素的物质 ...
    该成果利用具有丰富信息的LAMOST红巨星大样本优势,开展了千余颗富含ɑ元素 “年轻”恒星的统计分析研究,为此类恒星一直悬而未决的形成机制问题做出了推动性的工作,具有重要的科学意义 ...
  • 期刊旨在发表科学家和(软件)工程师在天文计算相关方面的工作,包括数据的收集、管理、分析、处理、可视化、开放共享,天文软件开发和数值模拟等。
    期刊欢迎投稿的主题包括: 科学软件工程 计算基础设施 用于天体物理模拟的计算技术 可视化 数据管理、归档和虚拟天文台 数据统计、分析和挖掘 数据处理管道和自动化系统 语义、数据引用和数据保存 ...
  • 人工智能(AI)和机器学习(ML)快速渗透到数据生产、 处理、分析、挖掘和知识发现的各个环节。数据中心和数据提供者在利用AI/ML提升数据管理水平、数据质量控制、数据互操作服务。但一切都才刚刚开始。
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