機器學習助力批量獲得相接雙星參數(shù)及誤差 研究成果發(fā)表于《天文學期刊》
來源: 科技日報 2022-10-27 15:12:59
記者23日從中國科學院云南天文臺獲悉，該臺丁旭博士、季凱帆研究員和中國科學技術大學博士后李旭志等，近期利用機器學習的方法，快速得到相接雙星的參數(shù)和誤差。相關研究成果在線發(fā)表于國際天文學雜志《天文學期刊》。
相接雙星是兩顆子星均充滿洛希瓣的強相互作用雙星系統(tǒng)，其子星周圍存在一個公共包層。目前的威爾遜-德文尼或者菲比程序，對一個目標的解軌時間長達數(shù)小時及數(shù)天的時間。隨著數(shù)以萬計的相接雙星光變曲線的釋放，采用此方法進行批量解軌，很不現(xiàn)實。因此針對這種海量的光變曲線，需要一種快速解軌的方法。
科研人員首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)建立相接雙星參數(shù)與光變曲線的映射關系，分別得到了無第三光影響的模型和有第三光影響的模型。這兩個模型生成的光變曲線精度小于千分之一個星等，聯(lián)合馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法 (MCMC) 快速得到相接雙星的參數(shù)和對應的誤差。這一方法與傳統(tǒng)的方法相比，不但在精度上滿足要求，在相同的硬件平臺下，解軌速度提高了4個數(shù)量級，使得對海量相接雙星進行解軌成為可能。
下一步，研究人員將對凌日系外行星勘測衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，以及裝載在加州帕洛瑪天文臺地面望遠鏡上的茲維基瞬變探測器相接雙星巡天數(shù)據(jù)進行批量解軌和統(tǒng)計分析。(科技日報記者 趙漢斌)
標簽： 機器學習 助力批量 獲得相接 雙星參數(shù)及誤差
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