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使用机器学习的系外行驶信号处理
摘要本教程提供了针对系外行星的过境方法的全面介绍，重点介绍了机器学习技术的应用。我们将涵盖光曲线分析的基础知识，传统的一种方法的限制以及使用基于机器学习的方法的优势。通过动手练习，Parthcipant将学习如何将这些技术应用于现实世界数据，从而获得iDen的候选候选者系外行星的pracɵcal经验并了解其适当的经验。
岩石系外行星及其宿主星之间的难治性元素丰度的定量相关性
上下文。恒星元素丰度通常用于通过假设行星对主要耐火元件的相对丰度（Fe，Mg和Si）的相对丰度与宿主恒星相似，从而限制了岩石系外行星的内部。最近，在低质量行星及其宿主星的组成中发现了非对一的相关性。因此，进一步探索较大岩石系外行星样本的相关性是引起极大的兴趣。目标。我们专注于大量的岩石系外行星，并计算其大量元素丰度比。我们通过比较这些难治性元件的丰度比分析了岩石系外行星及其宿主星之间的定量相关性。方法。岩石系外行星的内部被认为是带有硅酸盐地幔的富铁芯。，我们使用贝叶斯统计方法从其测得的质量和半径上限制了岩石系外行星的大量组成。然后，我们使用正交距离回归（ODR）来表征岩石系外行星及其宿主星之间的组成相关性。结果。一些岩石外球星人被证明具有高铁质量的馏分，因此可能具有富含铁的超核。我们发现岩石系外行星的铁含量取决于其宿主星的金属性[Fe/H]。围绕较高金属恒星形成的行星通常跨越更大的铁质量，从而允许更高的铁含量。结果表明，大多数岩石行星相对于初始的原球盘更富含铁。此外，我们直接将岩石系外行星的铁质量分数与从其宿主恒星的难治性元素丰度比推导的铁质级分。
大气及其他 太空生活 行星和卫星 ...
教育价值：在这个以地球科学为重点的项目中，孩子们将了解我们星球的大气层对地球上生命的重要性，并将地球大气层的成分与太阳系中其他行星的大气层成分进行比较。他们学习如何使一个星球适合生命存在，并探索大气粒子对日落和彩虹颜色的影响。最后，他们有机会建立一个紧凑的太阳系行星大气层比较图，包括发射出去探索这些行星的探测器的图像。
使用贝叶斯模型和机器学习的银河系中的系外行星
已经知道了几个相关年龄相关的过程。例如，许多系外行星可能在恒星辐射的影响下可能遭受近乎完全的大气损失（Fulton等人。2017，van Eylen等。 2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。 即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。 同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。 随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。 2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人 2024）。2017，van Eylen等。2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人2024）。
2023亮点 - ASU知识企业
关于其历史性的科学发现航行，该航天器将开始探索科学家认为可能是行星的局部核心的小行星，这是一个由岩石和铁尼克金属的混合物组成的早期星球的基础。由于人类无法在地面以下1,800英里的地球核心（或其他岩石行星的核心）钻探，而探访心理可以为您提供一种一种窗口，以探讨碰撞和积累物质的暴力历史的一种窗口，这些事物像我们自己一样创造了行星。航行还代表了科学家首次探索不是由岩石或冰制成的世界，而是富含金属的世界。
