导读:本文包含了光变曲线论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:曲线,光变,伽利略,黑洞,新星,异常,光度。
光变曲线论文文献综述
窦世明[1]（2019）在《短伽马射线暴余辉光变曲线的拟合统计和成协并合新星的激波突破研究》一文中研究指出来自于双中子星并合的引力波信号GW 170817的发现,标志着天文学已经迈入多信使时代。作为双中子星引力波信号最为明亮的电磁对应体,短伽马射线暴(短暴)在对引力波信号的证认以及定位等方面,起着重要的作用。不同于长伽马射线暴(长暴)来自于大质量恒星塌缩,短暴普遍被认为可能来自于双致密星并合(中子星中子星或者黑洞中子星)。引力波信号GW 170817与短暴GRB 170817A的成协有力的证认了这种观点。在双中子星并合时会在轴向上产生极端相对论性喷流,进而形成短暴。通常认为在并合之后中心会形成一颗黑洞残留。不过在短暴余辉中发现的一些辐射特征显示出中心能源的持续活动。因此,双中子星并合后更可能形成一颗大质量中子星。中子星可以在长时标向伽马暴外流体供能,因此可以形成余辉的平台或耀发辐射。同时由于中子星的能量注入,也会形成所谓的并合新星辐射。并合新星作为另一种引力波信号的电磁对应体,在偏轴观测中,对引力波信号的证认是非常有帮助的。基于短暴余辉以及并合新星的重要性,本文的工作也主要围绕这两个方面。第一章是对一些基础知识,以及研究现状的介绍。第二章是对短暴的X射线及光学余辉观测数据的统计分析,通过收集和整理相关数据以及数学拟合,为进一步的分类和模型解释提供数据基础。第叁章是对一个特殊的源GRB 130603B做全面性的理论分析与拟合,结果显示出中心中子星供能能够更自洽的解释GRB 130603B的多波段观测。最后一章是总结与展望。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-05-01）
张润天[2]（2018）在《基于LSTM的GWAC光变曲线预测与预警研究》一文中研究指出天文大数据是科学领域研究中的重要一环,对天体现象的研究可以使我们进一步了解宇宙,这是解决天文学相关难题的必要基础。光变曲线是光亮度随时间变化的函数,研究能够发现短时发生的瞬变天体现象。GWAC提供了重要的星体点源图像信息,是中法合作的SVOM项目中重要的地面设备。在光变曲线研究中,选取适当的方法对实时光亮度数据进行监控与异常亮度值预警是非常重要的。本文首先对课题研究方法的背景与意义进行了概述,结合课题的需求分析了光变曲线的研究意义以及LSTM神经网络对课题需求的适用性,为光变曲线研究的本质做出了定义。同时列举了近年来国内外学者对光变曲线的研究以及相关异常检测方法在各个领域的研究成果。对于相关的技术理论进行了概述,这是本文研究方案的理论基础。之后对本文使用的光变曲线数据库进行了介绍,描述了光变曲线从点源图像到光亮度曲线生成的过程,在数据库中对点源信息提取了所需要的特征值,分别包括星体的uniqueID、时间戳、光亮度值。对于选取的数据集进行了分析以对其有更好的理解。将提取的特征值进行预处理后作为所选模型的使用数据。本文实现了基于LSTM神经网络的离线学习预警算法,使用LSTM神经网络模型对历史数据进行训练。介绍了模型结构与参数选取的过程,对模型性能进行了的评估,并根据模型预测值与真实值的误差提出了基于预测误差的异常检测算法,使用真实数据与人工添加异常数据对算法进行评估。在此之后,实现了基于LSTM神经网络的在线学习的预警算法。与离线算法相比,模型在线学习的过程利用新的观测数据更新模型的权重。解决了实时数据流预测误差偏移的问题,即实时光变曲线异常亮度数据出现时所造成的预测误差偏离正常值,导致对之后获取正常亮度数据的预测偏差。对于疑似异常点处权重的更新与正常点不同,使得异常点后的预测结果可以快速更新到正常状态。基于优化后的预测误差,使用基于统计的方法进行异常检测。实验证明,相比于离线学习预警算法,对于异常点的检验有着更好的适用性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-06-01）
冯天智[3]（2018）在《基于GWAC天文光变曲线的异常检测方法研究》一文中研究指出在信息术飞速发展的时代,各个行业对数据处理的需求已成为当下最火热的话题之一。在迎接大数据时代到来的同时,如何处理各个领域的数据便是面临的主要问题之一。数据的形式是多种多样的,最常见的便是以时间为索引的时间序列。对时间序列的相关理论基础进行了研究,包括时间序列的基本原理,常用模型等。本文主要对时间序列模型ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)进行重点介绍,并在原有模型基础上加入自动化的平稳性检测及不平稳数据处理过程,阐述了对不平稳数据处理的差分过程及差分还原过程的原理。还加入了基于信息准则的定阶过程,对ARIMA模型进行部分改进,使之能够适应自动处理时间序列的需求。对异常检测的应用场景与前景及其相关技术进行了调查,介绍了异常值处理的基本步骤和方法。同时报告了GWAC项目现状与其科学目标,交代数据的来源和对数据集的介绍。在模型选择上重点陈述选择ARIMA模型的考量,对模型的优势及不足一一进行列举,同时与其他时间序列模型进行对比,尤其是当下比较热门的机器学习和深度学习方法。重点叙述在选择模型过程中基于项目需求的考虑选择的原因。针对时间序列的预测问题进行研究,并将此模型应用到天文领域中,使其在具体背景与实际应用中发挥作用。在模型确定后使用GWAC(Ground-based WideAngle Camera array)地基广角相机阵提供的大量亮度数据对星体的亮度进行分析,并对GWAC提供的数据光变曲线进行分析预测,使得在应用此模型时会对特殊天文现象发生时引起亮度异常进行预警。在此基础上通过加入模拟生成的正弦函数,直线函数、对数函数以及突变情况的异常,对模型的预测报警情况进行分析。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-06-01）
闫大海[4]（2017）在《Blazar光变曲线中的物理信息》一文中研究指出除多波段能谱分布外,耀变体的光变曲线也是重要物理过程的信使。在这个报告中,我将介绍两个关于耀变体光变曲线的研究:(1)寻找耀变体伽马射线辐射准周期变化,我们在耀变体中找到了几个可能的伽马射线准周期变化,我们将讨论结果揭示的物理;(2)用光变时标限制磁场强度的方法,这是一个独立于能谱拟合的方法。(本文来源于《中国天文学会2017年学术年会摘要集》期刊2017-08-08）
鹿瑶[5]（2017）在《光变曲线反演空间碎片旋转运动参数》一文中研究指出近年来,空间碎片的主动清除(Active Debris Removal,ADR)作为空间可持续利用的必要措施之一,已经成为国际上研究的热点,而ADR任务的一个关键技术环节是设法稳定非合作的快速旋转碎片,并将其俘获,因此只有掌握了空间碎片的旋转运动特性,才能选择可行的清除目标,制定有效的清除策略。空间碎片中火箭体(本文来源于《中国天文学会2017年学术年会摘要集》期刊2017-08-08）
刘继峰[6]（2014）在《M81-ULS1的光变曲线》一文中研究指出经过五十余年的观测研究,致密天体研究取得了长足进展,但是依然有许多基本问题没有解决。例如超大质量黑洞如何形成?中等质量黑洞是否存在?超小质量黑洞是否存在?中子星状态方程是什么?白矮星如何爆炸为Ia型超新星?我们将重点介绍十余年来人们试图(本文来源于《中国天文学会2014年学术年会论文摘要集》期刊2014-10-27）
王松[7]（2014）在《M81-ULS1的光变曲线》一文中研究指出我们利用ROSAT、Chandra、XMM.Newton、Swift的观测数据对M81的极亮软X射线源ULS1进行了研究,得到了它近二十年的光变曲线,并对它的一些性质进行了讨论。(本文来源于《中国天文学会2014年学术年会论文摘要集》期刊2014-10-27）
章鹏飞,赵建兵,王兆曦[8]（2013）在《基于光变曲线反演小行星形状与自转参数》一文中研究指出自旋和形状的信息对于小行星的精确的轨道确定和历史演变的研究是至关重要。本文提供了一种小行星形状建模及参数反演方法。首先,分析了小行星光度变化与其物理参量的关系,然后利用一般凸多面模型对小行星的形状建模,使用小行星测光的光变曲线反演来确定小行星的自转和形状。实测光变曲线反演可以获得小行星形状和自转等参数。(本文来源于《中国空间科学学会空间探测专业委员会第二十六届全国空间探测学术研讨会会议论文集》期刊2013-10-20）
王亚轲[9]（2013）在《M87的TeV辐射的光变曲线研究》一文中研究指出自2005年第一次观测到M87的TeV爆发起,其独特的观测特性和M87的大视向倾角暗示着新的产生TeV辐射的过程。在大量的观测基础上,人们提出了轻子,重子两大类模型试图从理论上进行解释。从光变等的分析结果显示TeV源的位置为离中心黑洞很近的区域。受此启发,Cui&Yuan(2012)在完全广义相对论框架下采用外康普顿(EIC)模型,以围绕Kerr黑洞的ADAF盘为软光子的来源,计算小半径处TeV源发射光子到无穷远处观测者路径上的光深。我们假设TeV源可能来自ADAF盘内区的磁场过程,这些等离子云团保留着刚诞生时的开普勒速度,围绕中心黑洞作圆周运动。本文计算了这种情况下的TeV辐射的光变曲线。我们的模型不仅考虑了由于TeV源围绕中心黑洞做开普勒运动所引起的TeV辐射的光变,还考虑了从开普轨道上不同点发射的TeV光子到无穷远处观测者的光深变化所导致的光变效应。简单起见,计算中我们假设TeV为点源,产生时距离吸积盘的高度与赤道面半径相当,即TeV源的方位角约为45。。结果给出了不同黑洞自旋和点源距离等参数对TeV光子光深以及观测的TeV流量的影响。计算表明TeV源越靠近黑洞相对论效应越明显,在黑洞0自旋的情况下光深有不对称的细节出现。随着黑洞自旋增大光深有显着增大,而当TeV源远离时不同自旋下的差距渐渐变小。随着更多观测数据的获得,考虑非点源的情况将变得更有意义,还可以由光变获知吸积盘内区环境。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2013-06-02）
李卓群[10]（2012）在《伽利略卫星互掩光变曲线数据处理与分析》一文中研究指出天文图像成像处理主要通过两种方式进行天体测量研究。一是直接测量星象的量度坐标，根据理论位置与量度坐标位置进行的比较，求得星位改正。二是对互掩互食的运动目标进行快速光度测量，并从序列图像中提取光变曲线，进而导出高精度的相对位置。由于互掩互食现象发生的机会很小，因此观测资料非常珍贵。本文在基于现有的互掩卫星测光曲线进行数据处理工作。算法的模型采用Noyelles和Vienne提出的匀速直线运动模型。本文通过计算机软件编程设计数据处理系统，对资料进行了深入的处理。系统采用了最小二乘拟合方法以及迭代思想对卫星运动模型进行求解，从而导出互掩现象发生的若干具体参数，并在与国际上最新轨道理论模型比较的基础上，导出了互掩卫星的相对位置残差。初步的实验结果表明，多数资料经求解得到的残差都在较为理想的范围之内，但仍有两组数据的残差出现了异常。通过分析两组残差异常的数据，我们发现相关卫星几何反照率之比的准确性对卫星间相对位置的计算具有较大影响。经过深入分析之后，我们对算法进行了改进并重新对异常数据进行求解。新的实验结果表明，异常数据的观测位置与理论值之间偏差明显减少。最终的实验数据结果显示，几乎所有的互掩卫星的相对位置残差都能够达到小于0.1arcsec，同时这也是对本文系统的可行性与可靠性的一个肯定。本系统可以用于今后类似天然卫星互掩光变曲线资料的处理和分析。(本文来源于《暨南大学》期刊2012-05-01）
光变曲线论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
天文大数据是科学领域研究中的重要一环,对天体现象的研究可以使我们进一步了解宇宙,这是解决天文学相关难题的必要基础。光变曲线是光亮度随时间变化的函数,研究能够发现短时发生的瞬变天体现象。GWAC提供了重要的星体点源图像信息,是中法合作的SVOM项目中重要的地面设备。在光变曲线研究中,选取适当的方法对实时光亮度数据进行监控与异常亮度值预警是非常重要的。本文首先对课题研究方法的背景与意义进行了概述,结合课题的需求分析了光变曲线的研究意义以及LSTM神经网络对课题需求的适用性,为光变曲线研究的本质做出了定义。同时列举了近年来国内外学者对光变曲线的研究以及相关异常检测方法在各个领域的研究成果。对于相关的技术理论进行了概述,这是本文研究方案的理论基础。之后对本文使用的光变曲线数据库进行了介绍,描述了光变曲线从点源图像到光亮度曲线生成的过程,在数据库中对点源信息提取了所需要的特征值,分别包括星体的uniqueID、时间戳、光亮度值。对于选取的数据集进行了分析以对其有更好的理解。将提取的特征值进行预处理后作为所选模型的使用数据。本文实现了基于LSTM神经网络的离线学习预警算法,使用LSTM神经网络模型对历史数据进行训练。介绍了模型结构与参数选取的过程,对模型性能进行了的评估,并根据模型预测值与真实值的误差提出了基于预测误差的异常检测算法,使用真实数据与人工添加异常数据对算法进行评估。在此之后,实现了基于LSTM神经网络的在线学习的预警算法。与离线算法相比,模型在线学习的过程利用新的观测数据更新模型的权重。解决了实时数据流预测误差偏移的问题,即实时光变曲线异常亮度数据出现时所造成的预测误差偏离正常值,导致对之后获取正常亮度数据的预测偏差。对于疑似异常点处权重的更新与正常点不同,使得异常点后的预测结果可以快速更新到正常状态。基于优化后的预测误差,使用基于统计的方法进行异常检测。实验证明,相比于离线学习预警算法,对于异常点的检验有着更好的适用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光变曲线论文参考文献
[1].窦世明.短伽马射线暴余辉光变曲线的拟合统计和成协并合新星的激波突破研究[D].华中师范大学.2019
[2].张润天.基于LSTM的GWAC光变曲线预测与预警研究[D].北京工业大学.2018
[3].冯天智.基于GWAC天文光变曲线的异常检测方法研究[D].北京工业大学.2018
[4].闫大海.Blazar光变曲线中的物理信息[C].中国天文学会2017年学术年会摘要集.2017
[5].鹿瑶.光变曲线反演空间碎片旋转运动参数[C].中国天文学会2017年学术年会摘要集.2017
[6].刘继峰.M81-ULS1的光变曲线[C].中国天文学会2014年学术年会论文摘要集.2014
[7].王松.M81-ULS1的光变曲线[C].中国天文学会2014年学术年会论文摘要集.2014
[8].章鹏飞,赵建兵,王兆曦.基于光变曲线反演小行星形状与自转参数[C].中国空间科学学会空间探测专业委员会第二十六届全国空间探测学术研讨会会议论文集.2013
[9].王亚轲.M87的TeV辐射的光变曲线研究[D].中国科学技术大学.2013
[10].李卓群.伽利略卫星互掩光变曲线数据处理与分析[D].暨南大学.2012
论文知识图
