XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System恒星
使用机器学习探索银河系
目标。我们探索机器学习技术，以预测星系之间的星形量，恒星质量和金属性，红移范围为0.01至0.3。方法。利用CATBOOST和深度学习体系结构，我们利用了来自SDSS的多播放和红外光度数据，并在SDSS MPA-JHU DR8目录上进行了跨训练。结果。我们的研究证明了机器学习的潜力，即仅从光度数据中准确预测星系特性。我们通过使用CATBOOST模型专门实现了最小化的根平方错误。对于恒星形成率的基础，我们达到了RMSE SFR = 0的值。336 dex，而对于恒星质量预测，将误差降低为RMSE SM = 0。206 dex。此外，我们的模型得出RMSE金属性= 0的金属性预测。097 DEX。 结论。 这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。 未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。097 DEX。结论。这些发现强调了自动化方法在有效估计多波长天文学数据的指数增长的情况下有效估计关键星系的重要性。未来的研究可能会集中于精炼机器学习模型和扩展数据集，以实现更准确的预测。
标准测光系统 - 物理学和天文学
■ 摘要 标准恒星光度测定法在二十世纪后半叶占据主导地位，并在 20 世纪 80 年代达到顶峰。与照相底片相比，它的引入充分利用了光电倍增管的高灵敏度和大动态范围。随着光电探测器量子效率的提高和波长范围进一步扩展到红色，标准系统得到了修改和改进，与原始系统的偏差也随之增加。所有光学和红外观测都革命性地转向区域探测器，这迫使标准系统进一步改变，许多宽带和中波段光度测定的精度和准确度受到影响，直到采用更合适的观测技术和标准降低程序。但最大的革命发生在全天空光度测量的产生过程中。Hipparcos/Tycho 是太空望远镜，但大多数望远镜（如 2MASS）是地面专用巡天望远镜。未来很可能不再使用某些标准测光系统测量物体，而是直接在虚拟天文台目录中查找大多数物体的星等和颜色。这篇评论将概述标准恒星测光的历史，并研究标准系统的校准和实现。最后，模型大气通量现在非常逼真，合成测光为校准所有测光系统提供了最佳前景。观测到的光谱测光的合成测光也理所当然地应该用于提供标准系统内的颜色，并深入了解不寻常恒星、星团和遥远星系的光谱和颜色。
标准测光系统 - 加州理工学院天文学
■ 摘要 标准恒星光度测定法在二十世纪后半叶占据主导地位，并在 20 世纪 80 年代达到顶峰。与照相底片相比，它的引入充分利用了光电倍增管的高灵敏度和大动态范围。随着光电探测器量子效率的提高和波长范围进一步扩展到红色，标准系统得到了修改和改进，与原始系统的偏差也随之增加。所有光学和红外观测都革命性地转向区域探测器，这迫使标准系统进一步改变，许多宽带和中波段光度测定的精度和准确度受到影响，直到采用更合适的观测技术和标准降低程序。但最大的革命发生在全天空光度测量的产生过程中。Hipparcos/Tycho 是太空望远镜，但大多数望远镜（如 2MASS）是地面专用巡天望远镜。未来很可能不再使用某些标准测光系统测量物体，而是直接在虚拟天文台目录中查找大多数物体的星等和颜色。这篇评论将概述标准恒星测光的历史，并研究标准系统的校准和实现。最后，模型大气通量现在非常逼真，合成测光为校准所有测光系统提供了最佳前景。观测到的光谱测光的合成测光也理所当然地应该用于提供标准系统内的颜色，并深入了解不寻常恒星、星团和遥远星系的光谱和颜色。
新的和修订的物理学科课程设置和招生...
本课程遵循在课堂上进行广泛研究项目的新概念。它将为您进一步的研究项目以及研究生院做好准备。主题将是宇宙中最古老的恒星、银河系的化学演化以及恒星群在银河系内的移动方式。将教授各种科学方法和研究问题解决的方法。每周主题和方法的讲座将占课堂时间的一半左右。在 Frebel 教授的指导下，学生将用另一半课堂时间完成描述研究任务的每周工作表。然后，学生将利用自己的时间完成工作表，而不是问题集。此设置模仿正常的研究过程。每位学生（两人一组）将获得自己的古老约 120 亿年前的金属贫乏恒星来发现和分析！主要任务是光谱分析，并结合运动学分析来确定恒星的起源，即确定它是形成于后来被银河系吸积的小矮星系中还是在银河系中。了解起源有助于解释从光谱中得出的化学丰度模式。10 月中旬，学生将受邀参加智利麦哲伦望远镜的远程夜间观测。课程以科学交流讲座（写作和口语）结束，因为期末“考试”是一份详细的论文，报告所有研究结果和解释，以及每个团队的课堂幻灯片演示。没有期中考试。A. Frebel 的“寻找最古老的恒星——早期宇宙的古代遗迹”将是配套文本。如有疑问，请发送电子邮件至 afrebel@mit.edu
南希·格雷斯·罗曼太空望远镜日冕仪 (CGI) 技术演示
南希·格雷斯·罗曼太空望远镜上的日冕仪 (CGI) 将通过直接成像木星大小的行星和碎片盘，展示从太空进行可见光系外行星成像和光谱分析所需的高对比度技术。这次太空体验是朝着未来更大规模任务迈出的关键一步，这些任务的目标是直接成像附近恒星宜居带中的类地行星。本文概述了当前的仪器设计和要求，重点介绍了正在演示的关键硬件、算法和操作。我们还介绍了由这些功能实现的几个系外行星和恒星周围盘科学案例。一个通过竞争选拔的社区参与计划团队将成为技术演示的一个组成部分，如果仪器性能允许，他们可以在初始技术演示之外进行额外的 CGI 观测。
![arxiv：2209.10217v3 [Math.na] 2023年3月10日](/simg/e\e2aa171ee8d1e3b5386cfb8623486638571eaeae.webp)
arxiv：2209.10217v3 [Math.na] 2023年3月10日
摘要。Wasserstein Barycenters以几何有意义的方式定义了概率度量的平均值。它们的使用越来越流行在应用领域，例如图像，几何或语言处理。在这些领域中，人们的概率度量通常无法全部访问，并且从业者可能必须处理统计或计算近似值。在本文中，我们量化了此类近似值对相应的barycenters的影响。我们表明，在相对温和的假设下，Wasserstein Barycenters以一种连续的方式依赖于边缘的方式。我们的证据取决于最近估计，该估计值允许量化Barycenter功能的强凸度。探索了有关瓦瑟尔恒星重中心的统计估计的后果以及正规化的瓦斯汀·巴里中心对其非规范化对应物的收敛。探索了有关瓦瑟尔恒星重中心的统计估计的后果以及正规化的瓦斯汀·巴里中心对其非规范化对应物的收敛。
谐振伪-DIRAC暗物质作为子GEV热目标
编辑器：Stephan Stieberger本文为各向异性紧凑型恒星提供了一个新模型，该恒星在teparallear重力的背景下与物理暗物质相结合。该模型基于Bag模型类型的状态（EOS）和Bose-Einstein暗物质密度密度Prfile的方程。衍生的解决方案符合能源条件，因果关系条件以及稳定性因子和绝热指数所需的条件，表明它们在物理上表现良好，代表了身体和稳定的物质辅助。我们还确定表面的最大质量，表面红移和紧凑性参数。有趣的是，所有这些数字都属于规定的范围，支持我们提案的身体生存能力。此外，用于改变模型参数的各种质量对应于五个紧凑，逼真的紧凑对象，包括LMC X-4，她的X-1，4U 1538-52，SAX J1808.4-3658和CEN X-3。我们还说明了能量密度的径向对称pr和非旋转恒星的惯性矩。
PICSAT的持久遗产。探测一条小型天文卫星的飞行
观察行星过渡和其他尖端的科学任务可以利用负担得起的纳米卫星来探测有趣的恒星目标。PICSAT是一种专门观察Beta Pictoris星系的立方体，旨在提供高精度的恒星指向，这是行星过境检测的关键要求。PICSAT的态度确定和控制系统负责传递高素质航天器指向，需要基于动态模拟器的专用开发。本文在低地球轨道以及其消除模式的情况下为立方体提供了动态态度和轨道传播模拟器。验证已通过PICSAT的IN-IN-IN-FORT数据进行。既可以为态度和轨道获得高精度动态模型。这样的模型非常适合从航天器设计到数据开发的不同任务阶段。因此，这是最大程度地减少平台和有效载荷失败的机会的关键工具，尤其是在诸如PICSAT之类的卫星中，其指向都取决于两者。PICSAT留下了一个持久的遗产：其平台数据使我们能够获得对未来任务很有价值的风格模型。
有条件扩散模型，用于生成SDSS样星系的图像
我们提出了有条件扩散模型的新应用，用于根据其物理特性创建星系的合成图像。虽然先前的工作重点是调整单个参数，但我们证明了扩散模型可以在多个物理属性上产生模型，从而使我们能够探索这些属性的组合如何与星系外观相关。我们的模型接受了Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的数据培训，生成了以红移，恒星质量，恒星形成率和气相金属性为条件的星系图像。值得注意的是，该模型捕获了预期的人类物理趋势，例如金属性与星系颜色或形态之间的关系。然而，生成的图像不同意通过GINI系数，M 20系数和浓度 - 空气平滑度统计的SDSS验证图像，这与系统预测的弥漫性不足相一致。虽然现代生成模型能够生成逼真的图像，但将这些模型应用于天体物理学可能仍然具有挑战性。
大型语言模型的技术映射
在当今快速发展的业务格局中，深入了解组织使用的技术堆栈对于建立合作伙伴关系，发现市场开放并为战略选择提供信息至关重要。但是，常规的技术映射通常会取决于关键字搜索，与纯粹的规模和可用数据的多种数据进行斗争，通常无法捕获新生的技术。为了克服这些障碍，我们提出了恒星（语义技术和检索系统），这是一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）和句子 - 句子来确定在非结构化内容，构建全面的公司概况中，并根据其运营的重要性对相关的技术进行列表。通过将实体提取与经过思考链提示和采用语义排名相结合，Stars提供了一种映射公司技术组合的精确方法。实验结果表明，恒星显着提高了检索准确性，为跨行业技术映射提供了多功能且高性能的解决方案。