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Microsoft Word - X 射线天文学编队飞行任务的相对导航和指向误差预算.docx
本文介绍了一种新型编队飞行任务 Cal X-1 的相对导航和卫星间指向的误差预算。尽管进行了广泛的地面校准活动，但轨道 X 射线天文台的交叉比较表明，测量的天体源通量存在超过 10% 的系统性差异。Cal X-1 任务将通过使用一对编队飞行的 SmallSat 建立在轨 X 射线通量标准来解决这一问题。第一艘航天器将搭载一台 X 射线望远镜，而第二艘航天器将搭载一个绝对校准的 X 射线源。任务设计需要精确的卫星间指向，但由于尺寸、重量、功率和成本方面的限制，无法使用专用硬件。本文试图证明通过先进的相对导航技术可以满足具有挑战性的卫星间指向要求。高保真模拟展示了合适的相对导航系统的性能。接下来，开发一个数学模型，该模型考虑了相对导航、姿态确定和航天器结构组装引起的误差，以便计算指向知识误差。通过将该指向知识误差与 Cal X-1 任务的要求进行比较，证明了所提出的卫星间指向方法的可行性。
弗里德里希·席勒大学（Friedrich Schiller University）的物理与天文学学院耶拿（Jena）邀请申请
与耶拿大学的其他研究小组进行了密切合作，并与现有网络的框架内与主题相应地定向的机构进行了密切的互动，以及对大学对学术自我管理的概况线的光线和承诺的积极贡献。在获得第三方基金，项目获取以及第三方项目的实施以及领导技能方面的经验。教学职责包括学士学位和教师学习计划中理论物理学的基本讲座课程，以及在物理和光子学领域的量子光学信息，量子信息和量子计算的基础知识和高级领域；硕士课程将以英语举行。
研究生手册 - 匹兹堡物理与天文学
进入系里后，每位新研究生都会被分配给一位担任学术顾问的教员。顾问会收到其指定学生的申请文件，包括入学前所有通信的副本。在入学指导周期间，学术顾问会与每位新生单独会面约一小时，解释我们的要求，为他们提供课程建议，审查他们的预考结果并回答学生可能提出的任何其他问题。指定的学术顾问仍然是新研究生的主要教师顾问，直到学生完成核心课程要求并开始与研究顾问合作。一旦签署了研究协议，研究顾问将接任学生的主要教师顾问，直到博士论文完成。研究生院院长随时可以作为可选的额外顾问提供咨询。
物理与天文学院：2021-2026 年战略规划
物理与天文学院：2021-2026 年战略计划愿景 - 世界领先的圣安德鲁斯学院的核心战略是在我们选择的优势领域取得卓越成就，以提供世界一流的研究、影响力和教学。我们在 REF2014 中的成就（GPA 在英国并列第三）、在大学排行榜和全国学生调查中反复名列前茅，以及我们的 JUNO 冠军和雅典娜 SWAN 银奖见证了这一战略的成功。我们希望通过寻找机会来增加我们的研究影响力以及我们的资助和教学收入，从而巩固这一优势地位。我们将加强我们在天体物理学、凝聚态和光子学方面的核心研究领域，并进一步发展我们的研究中心，以满足大学的跨学科优先事项，即现代世界的材料、健康、传染病和福祉、大数据、可持续性、进化、行为和环境、和平、冲突与安全以及文化理解。我们渴望创建一所全球知名的学院，成为在包容环境中进行卓越研究和教学的灯塔，促进创造力、独创性和员工的福祉。
Yukawa-21理论物理学的超级计算机很容易支持从天文到量子的工作量
性能因使用，配置和其他因素而异。在www.intel.com/performanceIndex上了解更多信息。性能结果基于配置中显示的日期的测试，并且可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参见备份。没有绝对安全的产品或组件。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔不控制或审核第三方数据。您应该咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。Intel Technologies可能需要启用硬件，软件或服务激活。©Intel Corporation。英特尔，英特尔徽标和其他英特尔商标是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被称为他人的财产。052021/rjmj/rl/pdf请回收347108-001US
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
深空网络射电天文学用户指南
（Cohen 等人，1971 年）；演示了基于空间的甚长基线干涉测量 (VLBI)，由此明确表明违反了逆康普顿极限并对中央发动机中发生的物理过程进行了约束（Levy 等人，1986 年、1989 年；Linfield 等人，1989 年）；首次探测到恒星形成过程中的坠落和由内而外的坍缩过程（Velusamy、Kuiper 和 Langer，1995 年；Kuiper 等人，1996 年）；通过在行星状星云 IC 418 中探测到 3 He + 的超细线，证明在恒星结构和银河系化学演化的理解方面仍然存在差距（所谓的“ 3 He 问题”）（Guzman-Ramirez 等人，2016 年）。 DSN 天线在建立和维护国际天体参考框架 (ICRF，Fey 等人，2015 年；Charlot 等人，2020 年) 的实现方面也发挥了不可或缺的作用。ICRF 不仅是用于指定所有天文源坐标的定义框架，它还作为参考，深空航天器的天空平面位置是根据该参考来确定的，用于导航 NASA 的深空任务。本文的重点是被动射电天文观测、太阳系以外的物体或太阳系外的天体，包括天文测量观测。太阳系天体的雷达天文观测超出了本文的范围，但 Dvorsky 等人 (1992 年)、Slade 等人 (2011 年) 和 Rodriguez-Alvarez 等人 (2021 年) 及其参考文献对此进行了描述。出于类似的精神，本文不描述 DSN 天线的传输能力。这些材料中的大部分也在 DSN 的《电信接口》（2019 年）中的一系列文件中介绍过，这些文件俗称 810-005（其中模块 101、104 和 211 与射电天文观测最相关），但这里采用的是一种更适用于射电天文观测的方式。
外展项目：通过 STEM-BW 领域的女性推动博茨瓦纳天文学变革 (WiS)
简介 STEM 女性组织 (WiS) 是由博茨瓦纳一群学生和年轻专业人士创立的组织。这些年轻人来自不同的机构，在 STEM 领域从事不同的职业。WiS 是一项由非洲射电天文学发展组织 (DARA) 和牛顿基金于 2018 年资助的计划，当时 DARA 和 AVN 学生培训已经完成。该组织的任务是向全国分享和分发空间科学、技术和相关 STEM 领域的知识资源，特别是年轻人，因为他们在博茨瓦纳人口众多，占失业人口的比例较高。它更注重女性在 STEM 领域的赋权，并进一步让男性参与进来，以鼓励资源共享和项目合作。所有这些都是通过培训、活动、项目开发和合作来实现的。它设在博茨瓦纳国际科技大学 (BIUST)，隶属于 AVN-DARA，隶属于科学学院的物理和天文学系。
