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发动机健康管理 - Ingenia
EELT 仪器 望远镜需要仪器来探测光子并生成数字图像和光谱。正如可以预料的那样，这些仪器也带来了重大的工程挑战。人们正在研究一系列仪器概念来解决科学问题，从探测和了解系外行星，到早期宇宙中星系的成像光谱。这些仪器的光谱范围从 0.35 到 14 μm，光谱分辨率 (λ/Δλ) 从几十到 150,000，视场从 1 角秒到 10 角分。这里展示了英国-法国 EAGLE 概念的一个例子，它展示了技术挑战。该仪器旨在通过同时收集和分析来自 20 个星系的红外光来提高望远镜的效率。机器人目标选择系统用于将拾取镜放置在仪器焦平面上的星系图像上。光束控制镜将这些图像中继到一组成像光谱仪。每个通道都包含一个自适应光学系统，该系统采用一种称为多目标自适应光学的新技术。EAGLE 仪器将使人们能够研究早期宇宙中的星系动态，以帮助了解它们是如何形成的以及它们中恒星形成的速度有多快。
宽发射线类星体的光谱能量分布建模：从X射线到无线电波长
目标。我们使用光学选择的无线电（RL）和射电Quiet Quasars样本（在Redshift范围0.15≤z≤1。9）我们已经与VLA-First Survey目录进一步交叉匹配。我们样品中的来源具有宽Hβ和Mg II发射线（1000 km / s 15 000 km / s）。，我们使用多波长档案数据和Astrosat望远镜的靶向观测来构建了我们宽线类星体的宽波光谱分布（SED）。方法。我们使用最先进的SED建模代码CIGALE V2022.0来对SED进行建模，并确定类星体宿主星系的最佳物理参数；也就是说，他们的恒星形成率（SFR），主要序列恒星质量，散发性，灰尘，电子折叠时间和恒星人口年龄所吸收的光度。结果。我们发现，我们来源的宿主星系的发射在总亮度的20％至35％之间，因为它们主要由中央类星体主导。使用最佳拟合估计值，我们重建了我们的类星体的光谱，这在复制相同来源的观察到的SDSS光谱方面表现出了显着的一致性。我们绘制了我们的类星体的主要序列关系，并注意它们与星形星系的主要顺序显着远离。此外，主要序列关系显示了我们的RL类星体的双峰性，表明Eddington比率隔离的种群。结论。我们得出的结论是，对于类似的恒星质量，Eddington比率较低的样本中的RL类星体往往降低了SFR。我们的分析为研究类星体的宿主星系并从宿主星系角度解决无线电二分法问题提供了完全独立的途径。
spherex -Cloudfront.net
Spherex将使用一种称为光谱的技术，以102个不同的波长或红外光的颜色查看天空。光谱法用于测量星系的距离，因此在3D中映射天空至关重要。该技术还可以揭示宇宙物体的组成，因为化学元素，分子和其他材料在它们吸收和发射的颜色中留下独特的特征。任务将使用这种能力来研究我们星系中宇宙，星系以及水和其他成分的起源。
生活规则参考版本2.0
系统处于将连接到星系的近似位置。然后，从扬声器开始，然后顺时针进行操作，每个播放器将一个系统瓷砖朝上放在Mecatol Rex周围的第一个环中。最后一个玩家放置了第一个瓷砖后，他们放置了第二个瓷砖。然后，瓷砖放置的顺序逆转并逆时针继续前进，直到再次到达扬声器，后者放置了两个瓷砖。然后，瓷砖放置再次逆转并顺时针进行。此过程重复，直到玩家放置所有瓷砖为止。
苏黎世联邦理工学院太空活动概览
目标：配备高分辨率红外天文学仪器，可以观测第一颗恒星、第一批星系的形成，以及潜在宜居系外行星的详细大气特征。状态：正在进行中，于 2021 年 12 月发射，并于 2022 年 7 月投入使用。目前在围绕太阳-地球 L2 点的轨道上运行。ETH 贡献：MIRI（中红外范围测量仪器）由粒子物理和天体物理研究所作为一个联盟的一部分开发。
基础课程手册.cdr
第 1 单元：天文学概述 天文学简介 天文学的需求、天文学的起源、著名天文学家、天文学的发展、天体物理学简介 天球简介、极坐标系、赤经 - 赤纬、在天空中定位物体、天体的亮度 太阳系 关于太阳系的古代理论、太阳系的起源、太阳、行星、卫星、彗星、太阳系的位置和运动 恒星 关于恒星、作为恒星的太阳、太阳的形成和演化、恒星的形成、恒星的生命周期 星系 关于星系、星系的组成部分、星系的类型、结构、活动星系核 宇宙 什么是宇宙？宇宙的起源、演化和命运、多元宇宙 第二单元：观测天文学 天空地图 关于天空地图、历史、现代天空地图、Stellarium 光学天文学 望远镜、望远镜的原理、类型、选择合适的望远镜、天文台、太空望远镜 第三单元：卫星 关于卫星、历史、发射、卫星轨道、GPS、导航、通信卫星、气象卫星 第四单元：系外行星 什么是系外行星？ 系外行星的探测、探测技术、意义 第五单元：太空任务 关于太空任务、太空任务的历史、目的、类型、一些重要的太空任务 第六单元：天文学的范围、重要性和未来 我们在宇宙中的位置、天文学和太空技术的价值、对现代社会的贡献、太空机构 太空技术的未来
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）。
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。
下一代太空望远镜（NGST）遵循非常成功的哈勃太空望远镜（HST），并在本十年后期进行了预定的发布。 NGS
ngst将帮助我们确定宇宙的几何形状，并使我们能够确定宇宙是否会继续扩展。今天，我们看到迹象表明，扩张实际上是在加速，而不是在重力的影响下欺骗其组成物质。ngst将能够在遥远的过去观察超新星。通过使用这些已知亮度的“标准蜡烛”，天文学家将能够测量宇宙的大小和几何结构。ngst对于研究神秘的暗物质的影响也将是独特的。我们知道，这种奇怪的物质形式占宇宙质量的90％以上。尽管NGST与其他望远镜一样，只能观察到发光的物体，但它将能够检测到由中等质量引起的最遥远星系的形状中的细微扭曲，而间隔质量的重力偏转引起的，这是无法直接看到的。
使用该段的任何模型
上下文。恒星磁盘截断（也称为星系边缘）是银河大小的关键指标，由气体密度阈值的恒星形成的径向位置确定。该阈值本质上标志着星系中发光物质的边界。准确测量数百万星系的星系大小对于理解在宇宙时间内推动星系演变的物理过程至关重要。目标。我们旨在探索段的任何模型（SAM）的潜力，即设计用于图像分割的基础模型，以自动识别星系图像中的磁盘截断。通过欧几里得广泛的调查，我们的目标是提供大量的数据集，我们的目标是评估SAM以完全自动化的方式测量星系大小的能力。方法。SAM被应用于1,047个磁盘样星系的标记数据集，其中M ∗> 10 10m⊙在红移至z〜1时，来自哈勃太空望远镜（HST）烛台。我们分别使用F160W（H -band），F125W（J -band）和F814W + F606W（I -Band + v -band）HST HST HST滤镜来创建复合RGB图像“欧盟化” HST Galaxy图像。使用这些处理的图像作为SAM的输入，我们在输入数据的不同配置下检索了每个星系图像的各种截断掩码。结果。我们发现了由SAM确定的星系大小与手动测量的星系大小之间的一致性（即，通过在星系光谱中使用恒星磁盘边缘的径向位置），平均偏差约为3％。当排除问题案例时，此错误将减少到约1％。结论。我们的结果突出了SAM以自动化方式在大型数据集上检测磁盘截断和测量星系尺寸的强大潜力。SAM表现良好，而无需大量图像预处理，标记为截断的训练数据集（仅用于验证），微调或其他特定于域特异性适应（例如传输学习）。