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亚太赫兹频率范围内大气传播研究和天文学、雷达和电信应用新仪器的开发
摘要：本文讨论了天线、高功率回旋管和低噪声接收机等新型亚太赫兹仪器的最新发展，这些仪器提供了广泛的潜在应用。大气吸收现在已成为此类高性能亚太赫兹系统应用的主要限制因素，而天线的最佳位置选择对于天文、雷达和通信系统至关重要。本文介绍了研究欧亚大陆北部微波天文气候的最新成果。基于这些研究，本文提出了在苏法高原和高加索地区安装新天线的新观点和修正计划，并讨论了基于极高功率回旋管和低噪声超导接收机的新型仪器（如用于定位空间碎片的雷达和用于深空通信的通信枢纽）的可能应用。
天文学对夏威夷的经济影响：2019 年更新
夏威夷的天文学部门通过直接从当地企业购买商品、向至少将部分收入花在当地的员工支付工资和薪水以及学生和游客的支出来产生经济活动。UHERO 与天文学研究所合作，使用从全州天文学相关实体收集的调查数据来估算 2019 日历年天文学部门对夏威夷四个县的总体经济影响。经济影响（此处定义为天文学部门在该州的支出产生的直接、间接和诱导经济活动）是使用商业、经济发展和旅游部 (DBEDT) 2017 年县际投入产出表计算的，该表考虑了每个县内和县之间经济部门之间流动的商品和服务价值。
空间科学与天文学研究生课程结构和模板
必修课程 课程编号和名称 学分 SPA611：射电天文学 II/SPA621：行星遥感 3-0-0-9 SPA612：射电天文学实验室/ 0-0-9-9 SPA622：空间数据获取与分析 3-0-0-9 开放选修课：需选修两 (2) 门。以下是一些建议 SPA604：空间科学与工程中的数值方法 3-0-0-9 SPA613：射电天文学中的数据分析技术 3-0-0-9 SPA623：太阳系中的流体动力学和辐射过程 3-0-0-9 SPA624：行星系统的形成过程 3-0-0-9 SPA625：行星地形学 - 过程与产品 3-0-0-9 SPA630：空间仪器实验室 0-0-9-9 EE642A：天线分析与合成 3-0-0-9 CE773b：大地测量天文学与卫星大地测量学简介 3-0-1-6 PHY667：双星系统的高能天体物理学 3-0-0-9
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。
![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。