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World File Search System超新星
沙丘远处检测器技术设计报告-Iris -Boa
2.1的外观概率在1300 km 26 26 26 26 26 26 26 2.2核子衰变实验极限和模型预测的摘要27 27 2.3预期的核心偏循环超新星292.4νe和c n5 2.5 2.5 2.5 2. 5 ny dune n dy duend dune n durey Spection Spection Spection Spection Spection super-collapse supernova 29 2.4νE29 2.4 CP违规37 2.7根据时间的函数，沙丘中微子质量排序确定确定的明显有限38 2.8解决Δcp的沙丘测量作为其真实值的函数39 2.9Δcp和SIN 2 2θ13的Dune测量的函数39 2.11 2.10 2.10 sin and sin and sin 2 23 dune sin and sin 2 23 nune and sin sin 2 23暴露40 2.11二维90％C.L.sin 2 2θ13 / sin2θ23vs.Δcp41 2.12确定θ23八分位的敏感性作为SIN2θ2341 2.13质子的protodune-sp 42 2.14中的质子和muons的重构DE / dx的函数，适用于三个超级neprino spintrino pintrino spectrimin intratrino intratrino pinternipriman pintermin spectry12.2. ν-e弹性散射事件45 2.16从沙丘无菌中微子分析中对有效混合角θµE的敏感性45
宇宙演化是否会选择技术？
摘要 如果定义我们宇宙物理的参数偏离其当前值，那么观察到的丰富结构和复杂性将得不到支持。本文探讨了类似的参数微调是否适用于技术。人择原理是解释参数观测值的一种方式。该原理限制了物理理论以允许我们存在，但该原理不适用于技术的存在。宇宙自然选择已被提出作为人择推理的替代方法。在这个框架内，微调源于选择能够大量繁殖的宇宙。最初有人提出繁殖是通过超新星产生的奇点进行的，随后有人认为生命可能促进成为后代宇宙的奇点的产生。在这里，我认为技术对于生物产生奇点是必要的，并询问我们宇宙的物理学是否已被选择同时使恒星、智慧生命和能够创造后代的技术成为可能。特定技术似乎具备令人难以置信的能力来执行产生奇点所需的任务，这可能表明通过宇宙自然选择进行微调。这些技术包括硅电子、超导体和由液氦热力学性质实现的低温基础设施。数值研究旨在确定物理参数空间中恒星、生命和技术约束同时得到满足的区域。如果这个重叠参数范围很小，我们应该惊讶于物理学允许技术与我们并存。这些测试不需要新的天体物理或宇宙学观测。只需要对易于理解的凝聚态系统进行计算机模拟。
刺激性辐射中的低功率电子技术...
图1：充满活力的辐射环境。（a）宇宙银河辐射是银河事件的重复，例如发射γ-射线和高能量颗粒的超新星explosions和脉冲星（83.3％P +，13.72％↵，2％β，0.98％重量IONS）。（b）深空的另一个来源是宇宙太阳辐射，它发出p +，β，X射线和γ射线；这些组件的浓度和能量因太阳能活动（太阳风，太阳能和冠状质量弹出）而异。(c) The earth's magnetic field and atmosphere play a significant role in limiting some of these parti- cles reaching the surface of the earth where they are trapped inside the Van Allen outer magnetic belt (it consists mainly of β ), whereas the other cosmic particles interact with atmospheric par- ticles producing β , p + , and a small portion of heavy ions and trapped inside the inner belt.因此，可以将范艾伦带分类为位于地球轨道区域的辐射环境。（d）然而，某些宇宙辐射仍然可以通过这些皮带，并与地球大气分子（例如氧和氮）产生N 0，P +和PIONS（⇡）反应； ⇡最终β对（E -E +）和中微子。除了这些颗粒外，γ射线还从雷暴期间从大气中发出。（e）二元活性材料，例如铀，th及其衍生物，是另一种发射的陆层来源，它发出了↵，β和γ射线。β表示E-或E +颗粒ratiation，并且有些是核反应的无需副产物（↵，β，β，n0和γ-ray），这些副产品由动力工厂FA-a-lations产生。每种辐射的贡献都取决于每个区域中所描绘的电子的位置，有关详细信息，请参见补充表1和2。
物理学硕士
Sarah Caudill，博士，路易斯安那州立大学，助理教授。专业领域：黑洞和中子星的引力波搜索、科学计算、机器学习。 Robert Fisher，（研究生项目主任），博士，加州大学伯克利分校，教授。专业领域：湍流基础物理学、科学计算、恒星形成和超新星。 Jong-Ping Hsu 博士 1969 罗彻斯特大学，校长教授。专业领域：时空对称性、量子杨-米尔斯引力、具有非积分相位因子的广义规范变换和夸克禁闭的可重整化模型 David Kagan，博士，剑桥大学，物理学专职讲师。专业领域：弦理论、量子引力、量子理论。 Christian McHugh，博士，北卡罗来纳大学教堂山分校，物理学专职讲师。专业领域：医学物理学、磁共振成像、化学交换核磁共振波谱、超极化氙。 Grant O'Rielly，博士，墨尔本大学，副教授。专业领域：中等能量光核物理、少体系统、介子光生成、基本核对称性。 Renuka Rajapakse，博士，康涅狄格大学，物理学专职讲师。专业领域：量子光学、计算物理、量子计算和原子物理。 Jay (Jianyi) Wang，（主席），博士，田纳西大学诺克斯维尔分校，教授。专业领域：电子、原子和光学过程的理论与模拟、离子-固体和离子-表面相互作用、计算物理。
![arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日](/simg/0\03278bbeb268bdffe86ce1e90256d97f79b99c6c.webp)
arxiv：2408.02895v3 [gr-qc] 2024年11月26日
图1显示了一组模拟的旋转恒星核心偏转重力波信号。每个信号平均为4个。633×10 - 3秒（带有standard偏差5。306×10 - 5）使用Apple M2芯片与金属性能着色器（MPS）框架生成。这些信号是我们的生成深度学习产生的，特别是深层结构生成的对抗网络（DCGAN）[2，3]。使用Richers等人对DCGAN进行了训练。[1]旋转恒星 - 循环波形波形猫猫，并占587。1秒钟在同一处理器上训练。可以将预先训练的DCGAN视为一种现象学模型，用于旋转核心塌陷引力波，模仿旋转恒星核心核心 - 循环引力信号的关键效果，表现出倒塌，弹跳，弹跳和早期的弹跳后和早期原proto Proto Proto-Proto-Proto-Proto-newutron Star的振动。来自银河系核偏转超新星的重力波应该使用电流降压器观察[6]。然而，在基于地球的GW探测器网络，Advanced Ligo [7]，Advanced Pirgo [8]和Kagra [9] [10]之后，尚未观察到来自Stellar Core Comlapse的重力波[10]之后，尚未尚未观察到三个完整的观察跑（O1 – O3）和一个部分观察跑步（O4）。来自恒星核心偏转的重力波随附有关核心折叠动力学，爆炸机制，原始恒星的演变，旋转速率和核方程式的信息[6]，可直接探究折叠式折叠的核心。出色的核心 - 循环引力波信号很难建模，连接引力，核，粒子，统计和数值物理学[11]和
天文学中的AI
摘要：本研究论文研究了人工智能（AI）对天文学领域，革命性数据分析，天体对象分类，系外行星发现和实时观察的变革影响。在过去的十年中，天文学家利用了人工智能技术的力量，包括机器学习，深度学习和数据挖掘，以前所未有的方式探索宇宙。本文的第一部分研究了AI如何显着增强了天文学的数据处理和分析功能。AI算法有效地从地面望远镜和空间任务中处理大量的观察数据，使天文学家能够识别天体对象并检测隐藏在复杂数据集中的微妙信号。此外，AI与自适应光学系统的整合增强了观察质量，增强了对遥远星系和外部球星的研究。继续前进，本文讨论了AI驱动的分类模型如何根据其独特特征对恒星，星系和其他天文实体进行分类。这些进步加快了编目过程，并能够识别稀有和新颖的天文现象，从而促进了宇宙的全面探索。此外，该研究还研究了AI如何促进外部球星的发现及其对潜在居住性的理解。基于AI的算法有效地分析了光曲线和径向速度数据，从而从广泛的调查中检测到了外部行星。关键字：人工智能此外，AI驱动的大气建模提供了对这些遥远世界的可居住性潜力的宝贵见解，扩大了寻找外星生命的搜索。宇宙事件的发现，例如超新星，伽马射线爆发和重力波源。
2024 Surps主题演讲者
抽象的时间域调查（例如ZTF，ASAS-SN和Panstarrs）发现了无数现象，例如在日常时间表上不断发展的超新星。这些系统通过观察单个瓷砖并定期重新访问先前观察到的区域，每晚每周至每周一次的全天空节奏，但它们可能会错过以更快的速度演变或出现在其视野外（FOV）以外的瞬态。达到这些快速，罕见的瞬态需要同时调查整个天空。evryscope遵循这种方法，每两分钟，一对北部和南部的望远镜每两分钟都在地平线上方调查天空。移至下一代的调查，Argus阵列是一个全天空系统，可将900个望远镜多路复用到单个安装座上。使用ArcSecond尺度采样，SCMOS探测器和宽场光学元件，Argus可以达到外层状瞬变。然而，随着分辨率接近观看限制的性能，Argus的物理数量级比Evryscope大。这需要一个自定义的安装座，能够支持和跟踪900望远镜，同时保持光学材料的挑战等同于为目前操作的机器人望远镜组合提供服务。我提出了针对这些挑战的解决方案，该挑战是在Argus Pathfinder阵列中实施的，这是我论文工作的中心主题。这个缩放的原型演示了如何构造和维护Argus数组。我详细介绍了我们的新假尾望远镜设计，在操作数百个单独的望远镜进行初始调试时，减少了维护开销。我们以Argus Pathfinder的早期绩效结果得出结论。i还提出可扩展的运动控制系统，驱动Argus阵列的当前设计。
麦哲伦云的化学DNA
小的麦哲伦云（SMC）是跨越较大年龄范围的富含球形簇（GC）系统的主机。SMC簇的化学组成仍然很少了解化学进化研究。在这里，我们提供了三个不同的群集中进化巨人的第一个详细的化学研究，NGC 121（10.5 Gyr），NGC 339（6 Gyr）和NGC 419（1.4 Gyr）。结果基于在非常大的望远镜处用火焰获得的高分辨率光谱。这些簇的化学物质与SMC场恒星的化学含量非常相似，支持SMC相对于银河系的特定化学富集史。在所有三个簇中观察到的近似太阳尺度的[α / fe]，独立于其[fe / h]，是SMC的低恒星形成效率。与银河系相比，主要由大型恒星产生的元素严重代表性不足。尤其是年轻的NGC 419群集的极低[Zn / fe]表明，在过去的2个GYR中，Hypernovae的贡献相对较少。无论年龄如何，这三个GC具有较高的[EU / FE]值。这表明SMC中的R-过程元素的产生非常有效，直至1.5 Gyr，其富集时间尺度与IA型超新星相当。将最古老的SMC对象NGC 121的属性与与Gaia-celladus合并事件相关的原位银河系簇和积聚的簇进行比较时，SMC已经达到了与Gaia-Ecceladus相同的金属性，但具有较低的[Fe / H]比率下[Fe / H]的比率。这表明早期SMC和Gaia-enceladus的化学富集历史存在，并且SMC的早期质量可能比Gaia-Ecceladus低。
麦哲伦云的化学DNA
小的麦哲伦云（SMC）是跨越较大年龄范围的富含球形簇（GC）系统的主机。SMC簇的化学组成仍然很少了解化学进化研究。在这里，我们提供了三个不同的群集中进化巨人的第一个详细的化学研究，NGC 121（10.5 Gyr），NGC 339（6 Gyr）和NGC 419（1.4 Gyr）。结果基于在非常大的望远镜处用火焰获得的高分辨率光谱。这些簇的化学物质与SMC场恒星的化学含量非常相似，支持SMC相对于银河系的特定化学富集史。在所有三个簇中观察到的近似太阳尺度的[α / fe]，与它们的[Fe / H]无关，是SMC的低星形成效率。与银河系相比，主要由大型恒星产生的元素严重代表性不足。尤其是年轻的NGC 419群集的极低[Zn / fe]表明，在过去的2个GYR中，Hypernovae的贡献相对较少。无论年龄如何，这三个GC具有较高的[EU / FE]值。这表明SMC中的R-过程元素的产生非常有效，直至1.5 Gyr，其富集时间尺度与IA型超新星相当。将最古老的SMC对象NGC 121的属性与与Gaia-celladus合并事件相关的原位银河系簇和积聚的簇进行比较时，SMC已经达到了与Gaia-Ecceladus相同的金属性，但具有较低的[Fe / H]比率下[Fe / H]的比率。这表明早期SMC和Gaia-enceladus的化学富集历史存在，并且SMC的早期质量可能比Gaia-Ecceladus低。
定向搜索来自……的连续引力波
年轻的孤立中子星及其疑似位置是定向搜索连续引力波 (GWs) 的有希望的目标 [1]。即使没有从脉冲星的电磁观测中获得计时信息，这种搜索也可以以合理的计算成本实现有趣的灵敏度 [2]。包含候选非脉冲中子星的年轻超新星遗迹 (SNR) 是此类搜索的自然目标，即使在没有候选中子星的情况下，小型 SNR 或脉冲星风星云也是如此（只要 SNR 不是 Ia 型，即不会留下致密物体）。过去十年，已经发表了许多关于孤立、定位良好的中子星（除已知脉冲星外）的连续引力波的上限。它们使用的数据范围从初始 LIGO 运行到高级 LIGO 的第一次观测运行（O1）和第二次观测运行（O2）。大多数搜索都针对相对年轻的 SNR [3-11]。一些搜索瞄准了银河系中心等有希望的小区域 [4, 8, 11–13]。一项搜索瞄准了附近的球状星团，那里的多体相互作用可能会有效地使一颗老中子星恢复活力，从而产生连续的引力波 [14]。一些搜索使用了较短的相干时间和最初为随机引力波背景开发的快速、计算成本低的方法 [4, 8, 11]。大多数搜索速度较慢但灵敏度更高，使用较长的相干时间和基于匹配滤波和类似技术的针对连续波的专用方法。这里我们展示了对 12 个 SNR 的 O2 数据的首次搜索，使用完全相干的 F 统计量，该统计量是在代码流水线中实现的，该流水线源自首次发布的搜索 [3] 等 [5, 9] 中使用的代码流水线。由于 O2 噪声频谱并不比 O1 低很多，我们通过专注于与年轻脉冲星观测到的低频兼容的低频，加深了这些搜索（相对于 O1 搜索 [9]）。这一重点使我们能够增加相干时间，并获得显着的改进