Astronomie

Wie kann ich die Flüsse von fetch_imaging_sample abrufen? - astroML

Wie kann ich die Flüsse von fetch_imaging_sample abrufen? - astroML

ich arbeite mit AstroML in Python und ich muss die Flüsse aus den Größen im r-Band von erhalten fetch_imaging_sample().

from astroML.datasets import fetch_imaging_sample data = fetch_imaging_sample() mag = data['rRaw'] # das sind die Größen im r-Band err = data['rErr'] # das sind die Fehler im r-Band

Wie bekomme ich die Flussmittel mit ihren Fehlern?

Erklären Sie fetch_imaging_sample: http://www.astroml.org/modules/generated/astroML.datasets.fetch_imaging_sample.html


Data-Mining

Data Mining beschäftigt sich mit der Suche nach neuem Wissen in Daten. Dieses Wissen wird in der Regel in Form von Regeln erlangt, die dem Benutzer bisher unbekannt waren und sich in Zukunft als nützlich erweisen können. Diese Regeln können die Form spezifischer Regeln annehmen, die mittels eines Regelinduktionsalgorithmus induziert werden, oder sie können allgemeinere statistische Regeln sein, wie sie in der Vorhersagemodellierung zu finden sind. Die Ableitung solcher Regeln wird in Form von Data Mining-Aufgaben spezifiziert, wobei typische Aufgaben das Klassifizieren oder Clustern der Daten beinhalten können.

Ein sehr wünschenswertes Merkmal von Data Mining ist, dass es eine Benutzeroberfläche auf hoher Ebene gibt, die es dem Endbenutzer ermöglicht, Probleme zu spezifizieren und Ergebnisse so benutzerfreundlich wie möglich zu erhalten. Obwohl es möglich und sogar üblich ist, dass Data Mining von einem Experten durchgeführt und die Ergebnisse dann dem Benutzer erläutert werden, ist es auch sehr wünschenswert, dass der Benutzer ermächtigt wird, sein eigenes Data Mining durchzuführen und sein eigenes zu zeichnen draw Schlussfolgerungen aus den neuen Erkenntnissen. Eine entsprechende Benutzeroberfläche ist daher von großer Bedeutung.

Ein weiteres sekundäres Ziel ist der Einsatz effizienter Datenzugriffs- und Datenverarbeitungsmethoden. Da Data Mining zunehmend auf große und komplexe Datenbanken angewendet wird, nähern wir uns schnell der Situation, in der effiziente Methoden zu einem sine qua non. Zu diesen Methoden gehören die verteilte und parallele Verarbeitung, der Einsatz von Data Warehousing und begleitenden Technologien sowie die Verwendung von Open Database Connectivity (ODBC), um den Zugriff auf mehrere Datenbanken zu erleichtern.


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Die Fehler werden nach Kapitel, gefolgt von der Seitenzahl, aufgelistet.

Seite 19 (auch Abbildung 1.2 auf Seite 21): Die Funktion fetch_sdss_spectrum() fragt eigentlich keine Datenbank in Echtzeit ab. Es ruft einfach eine bestimmte Datei vom SDSS-I/II Data Archive Server (DAS) über http ab.

Seite 20: unter In[5] sollte "plate" auskommentiert werden

Seite 35: Abbildung 1.13 ist fälschlicherweise als Mercator-Projektion bezeichnet. Es ist eigentlich eine äquirektanguläre Projektion (in WCS auch als "kartesische Projektion" bekannt)

Seite 47/50: Trotz des Titels "Sieben Strategien" sind es acht Einträge.

Seite 55: vectorized_nn und easy_nn liefern nicht die gleichen Distanzen: der Funktion vectorized_nn fehlt eine Quadratwurzel.

Seite 60: Gl. (2.7), "kleiner als"-Zeichen sollte "größer als" sein.

Seite 75: "Wenn der Patient gesund ist (T = 0). " sollte "Wenn der Patient gesund ist (D = 0)" sein.

Seite 75: "Wenn der Patient die Krankheit hat (T = 1)." sollte "Wenn der Patient die Krankheit hat (D = 1)." sein.

Seite 79: Es wird festgestellt, dass Verteilungen mit "starken Spitzen" eine positive Kurtosis haben, während Verteilungen mit "flacher Spitze" eine negative Kurtosis aufweisen. Die Vorstellung, dass die Kurtosis ein Maß für die "Spitze" der Verteilung ist, ist jedoch falsch. Kurtosis misst die Kraft in den Flügeln (oder dem Schwanzende) einer Verteilung. Wie ausführlich im Artikel Kurtosis as Peakedness, 1905–2014 diskutiert. RUHE IN FRIEDEN. (The American Statistician, 68:3, 191-195) findet man diese falsche Vorstellung häufig in der Forschungsliteratur und in Statistiklehrbüchern.

Seite 95: In der Python-Code-Präambel sollte 'ist in "scipy.stats.cauchy" implementiert" durch "scipy.stats.laplace" ersetzt werden.

Seite 99: Die Zeile unter Gl. (3.60) sollte sagen "Beachte, dass diese Verteilung für k = 1 eine Cauchy-Verteilung ist", nicht "k = 2".

Seite 104: Abbildung 3.19 zeigt den positiven Teil einer doppelten Weibull-Verteilung, nicht einer Weibull-Verteilung. In diesem Fall bedeutet dies, dass die Werte auf der y-Achse halb so groß sind wie sie sein sollten. Um eine Weibull-Verteilung in scipy zu erhalten, verwenden Sie exponweib mit a=1 anstelle von dweibull.

Seite 109: Der erste Satz im Absatz vor Gl. (3.78) sollte lauten "Wenn sigma_xy=0, dann sind x und y unkorreliert, und wenn sie auch unabhängig sind, können wir sie getrennt als zwei eindimensionale Verteilungen behandeln." (das heißt, verschwindende Korrelation impliziert nicht unbedingt Unabhängigkeit).

Seite 126: Der Nenner des Arguments der Exponentialfunktion von Gl. (4.2) sollte Sigma-Quadrat sein, nicht Sigma, um Gl. (3.43) und führen zu Gl. (4.4).

Seite 128: Gleichung 4.6 ist nicht korrekt: Die Vertrauensgrenzen beziehen sich auf den Kehrwert der Matrix, nicht die Umkehrung von Elemente der Matrix. Der richtige Ausdruck lautet wie folgt:

Seite 130: Der Nenner des Arguments der Exponentialfunktion von Gl. (4.11) sollte Sigma-Quadrat sein, nicht Sigma, um Gl. (3.43) und führen zu Gl. (4.13).

Seite 134 : Tippfehler: Aikake sollte Akaike sein

Seite 143: Die Zeiger „oberes Feld“ und „unteres“ Feld in der Bildunterschrift für Abbildung 4.4 und unten im Text sollten „linkes Feld“ und „rechtes Feld“ lauten.

Seite 167: Der x-Wert in Abbildung 4.8 verhält sich wie eine Magnitude (d. h. ein großes x wird für große Entfernungen y ausgewählt), der Text auf der Seite impliziert, dass er als Leuchtkraft betrachtet werden kann.

Seite 183: In Gleichung (5.17) fehlt dem Argument für den letzten exp ein Minuszeichen.

Seite 188: In Gleichung (5.27) sollen die Labels von M vertauscht werden. Die richtige Gleichung lautet O_<21>= p(D|M_2)/p(D|M_1).

Seite 201: In Gleichung (5.61) sollte die untere Integrationsgrenze minus unendlich sein, nicht 0.

Seite 202 : Tippfehler: Aikake sollte Akaike sein

Seite 221: Im Satz unmittelbar vor Gl. (5.100) dürfen die Worte „und mu“ nicht vorkommen.

Seite 225: In Gleichung (5.106) sollte im Nenner 8.09 statt 9.09 (aus Gl. 5.105) stehen. Außerdem kann das Ergebnis auf 1,46 gerundet werden (weil es tatsächlich 1,45859 ist).

Seite 225: In Gleichung (5.107) gibt es eine fehlerhafte wiederholte Endklammer auf der linken Seite der Gleichung.

Seite 231: Die folgende Aussage direkt über Gleichung (5.119) ist zu restriktiv: "Um eine Gleichgewichts- oder stationäre Verteilung der Positionen zu erreichen, ist es notwendig, dass die Übergangswahrscheinlichkeit symmetrisch ist". Betrachten Sie als Gegenbeispiel eine Kette, die 3 Zustände untersucht mit Übergangswahrscheinlichkeiten ungleich Null p(B|A) = p(C|B) = p(A|C) = 1. Dies erreicht ein Gleichgewicht p(X) = 1/3 aber 1 = p(B|A) != p(A|B) = 0. Daher sollte "notwendig" durch "ausreichend (aber nicht notwendig)" ersetzt werden.

Seite 234: Im Python-Beispielcode sollte das Sigma im Befehl pymc.Normal durch 1./sigma**2 ersetzt werden.

Seite 247: Tippfehler: Aikake sollte Akaike sein

Seite 254: Gleichung 6.5 ist eine Log-Likelihood-Funktion und sollte eher maximiert als minimiert werden (was der Text vorschlägt). Wenn alternativ ein negatives Vorzeichen in die Gleichung eingefügt wird, beschreibt es die negative logarithmische Wahrscheinlichkeit und sollte minimiert werden.

Seite 266: Gleichung 6.21. Der Summenindex im Nenner sollte k statt j sein.

Seite 279: Gl. 6.46 fehlt ein Faktor von 3 und sollte $hat(r) = frac . sein$.

Seite 309: In der grauen Box verwenden die simulierten Daten 1000 Punkte in 2 Dimensionen, aber die Kommentare beziehen sich auf 100 Punkte in zwei Dimensionen.

Seite 314: Text um Gleichung 7.39 sollte lauten: "Zwei Zufallsvariablen werden als statistisch unabhängig betrachtet, wenn ihre gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung f(x,y) vollständig als das Produkt ihrer marginalisierten Wahrscheinlichkeiten beschrieben werden kann, d.h.

Für den Fall von PCA finden wir die schwächere Bedingung unkorrelierter Daten,

wobei E(.) die Erwartung ist."

Seite 323: Das y-Etikett in den unteren vier Feldern in Abb. 8.1 sollte theta_0 sein und nicht theta_2.

Seite 326: Gl. 8.7 sollte beginnen: "ln(L) equiv ln(p( heta|,I)) propto sum . ", d.h. das p innerhalb von ln fehlt.

Seite 328: Text lautet "Dies spiegelt sich im $chi^2_$ für diese Passform, die 1,54 beträgt. ", während im entsprechenden oberen linken Feld von Abbildung 8.2 (auf derselben Seite) $chi^2_ steht. = 1.57$.

Seite 329: Der Inline-Kommentar in Zeile 3 des Code-Schnipsels (die Zeile beginnt mit: X = np.random. ) geht in die nächste Zeile über und sieht nicht mehr wie ein Kommentar aus.

Seite 329 : Die letzte Zeile der Präambel der Codebox „Für Daten mit homoskedastisch Fehler. " sollte sagen heteroskedastisch Fehler.

Seite 331: Zeile 3 im Codeschnipsel ist alles ein Kommentar: "# dimension dy = 0.1". Der Teil "dy = 0.1" muss stattdessen eine Anweisung sein.

Seite 332 : Gl. 8.29 fehlt der C^ <−1>Term zwischen den beiden Termen in Klammern.

Seite 336: Die Beschriftung des Code-Schnipsels lautet "Ridge-Regression kann mit der Lasso-Klasse in Skikit-learn durchgeführt werden:" Dies sollte stattdessen "Lasso-Regression kann durchgeführt werden" lauten.

Seite 339: Tippfehler in Zeile 7, "das" sollte durch "als" ersetzt werden im Satz "Die Bandbreite ist wichtiger als die genaue Form."

Seite 349: Fügen Sie vor Gleichung 8.67 und nach Einführung des Mischungsmodells hinzu: "V_b impliziert eine Fehlerquelle zusätzlich zu dem bereits vorhandenen Messfehler für jeden Punkt."

Seite 351: In Gleichung 8.73 sollte die Matrix K_ <12> transponiert werden.

Seite 357: In den Gleichungen 8.77 und 8.78 sollte der Term in eckigen Klammern quadriert werden.

Seite 372: In Gleichung 9.21 fehlt ein Logarithmusterm. Wir sollten 2pi(sigma_i^k)^2 durch ln [ 2pi(sigma_i^k)^2 ersetzen.

Seite 375: Gleichung 9.25 zweiter Term rechts fehlt mu_k nach sigma^

Seite 419: In Gleichung 10.18 fehlt das $dt$. Es sollte $H_w(t_0 f_0, Q) = int_<-infty>^ h(t) w(t | t_0, f_0, Q) dt$ lauten. Seite 427: Im ersten Absatz von Abschnitt 10.3.1 sollte es omega = 2 pi f = 2 pi / P sein und nicht (2 pi P) für den letzten Teil.

Seite 433: Numerischer Term im Text kurz vor Gl.10.57, unmittelbar nach dem Text ". the first term wird." sollte N*(A/σ)^2/2 lauten (also ein zusätzliches N).

Seite 437: Abbildung 10.16: Bei der Erstellung dieser Abbildung wurde das Rauschen vor der Berechnung des Periodogramms nicht auf die Daten angewendet. Eine ausführlichere Diskussion sowie eine aktualisierte Abbildung finden Sie auf der AstroML-Website

Seite 444: Gl. 10.76: $atan(b, a)$ sollte durch $ an^<-1>(b_m / a_m)$ ersetzt werden.

Seite 445: Abb. 10.20 Bildunterschrift: Es gibt 6 statt 5 farbige Cluster.

Seite 517: Im letzten Absatz von Abschnitt C.3 sollte erwähnt werden, dass SDSS keine Pogson-Magnituden wie in Gleichung C.2 definiert verwendet, sondern die Asinh-Magnituden, siehe http://www.sdss3.org/dr10/algorithms/magnitudes .php#asinh.

Seite 517: Das SDSS-Magnitudensystem weicht von einem perfekten AB-System um 0,01-0,02 mags ab. Siehe http://www.sdss3.org/dr10/algorithms/fluxcal.php#SDSStoAB.

Seite 519: Diese Anfrage muss in einem bestimmten Kontext innerhalb von CasJobs gestellt werden, insbesondere DR8 oder höher (DR7 hat nicht die Mehrwert-Spektralinformationen).

Seite 519: Die astrometrischen Korrekturen von DR9 wurden auf diese Abfrage nicht angewendet. Dies betrifft die Spalten G.ra und G.dec . Ein zusätzlicher Join in der AstromDR9-Tabelle ist erforderlich, um die korrekte Astrometrie zu erhalten (Fehler sind <0.5 arcsec). Siehe auch http://www.sdss3.org/dr10/imaging/caveats.php#astrometrie.

Seite 519: Die URL in der Fußnote ist falsch und sollte http://skyserver.sdss3.org/casjobs/ lauten (nur die SDSS-III CasJobs-Site enthält DR8 und höhere Daten).

Seite 537: Für den Eintrag MAP sollte auch ein Verweis auf Seite 179 aufgeführt werden, da auf dieser Seite MAP definiert ist (siehe Punkt 4).


Verletzen Pulsar-Funkflüsse das inverse-quadratische Gesetz?

Singletonet al. (arXiv:0912.0350, 2009) haben argumentiert, dass der Fluss von Pulsaren, gemessen bei 1400 MHz, eine offensichtliche Verletzung des inversen-quadratischen Gesetzes mit der Entfernung ( (r) ) zeigt und stattdessen der Fluss als ) . Sie leiteten dies aus der Tatsache ab, dass der Konvergenzfehler bei der Rekonstruktion der Leuchtkraftfunktion von Pulsaren unter Verwendung eines iterativen Maximum-Likelihood-Verfahrens ungefähr (10^<5>) mal größer für einen Entfernungsexponenten von zwei ist (entsprechend dem Quadrat Gesetz) im Vergleich zu einem Exponenten von eins. Wenn wir die gleiche Technik auf diesen Pulsar-Datensatz mit zwei verschiedenen Werten für die Versuchsleuchtkraftfunktion in der nullten Iteration angewendet haben, stellen wir fest, dass keiner von beiden einen Wert von (10^<5>) für das Konvergenzverhältnis reproduzieren kann Fehler zwischen diesen Distanzexponenten. Wir rekonstruieren dann die differentielle Pulsar-Leuchtkraftfunktion mit der (C^<->)-Methode von Lynden-Bell, nachdem wir sowohl invers-lineare als auch invers-quadratische Skalierungen mit der Entfernung postuliert haben. Wir zeigen, dass diese Methode nicht helfen kann, zwischen den beiden Exponenten zu unterscheiden. Als wir schließlich versuchten, den Potenzgesetz-Exponenten mit einem Bayes-Regressionsverfahren zu schätzen, erhalten wir keinen Best-Fit-Wert von eins für den Distanzexponenten. Die aus unserem Anpassungsverfahren erhaltenen Modellresiduen sind für das invers-lineare Gesetz größer als für das invers-quadratische Gesetz. Darüber hinaus kann der beobachtete Pulsarfluss nicht nur durch Potenzgesetzfunktionen von Abstand, Periode und Periodenableitung parametrisiert werden. Daher schließen wir aus unserer Analyse mit mehreren Methoden, dass es keinen Beweis dafür gibt, dass der Pulsar-Funkfluss bei 1400 MHz das inverse-quadratische Gesetz verletzt oder dass der Fluss umgekehrt mit der Entfernung skaliert.


Prozesse, die erstellen Kosmische Gammastrahlen

Es gibt mehrere physikalische Prozesse, die kosmische Gammastrahlen erzeugen:

  1. Ein hochenergetisches Teilchen kann mit einem anderen Teilchen kollidieren
  2. Ein Teilchen kann mit seinem Antiteilchen kollidieren und vernichten
  3. Ein Element kann radioaktiv zerfallen
  4. Ein geladenes Teilchen kann beschleunigt werden

Partikel-Partikel-Kollisionen

Materie-Antimaterie-Vernichtung

Die Ergebnisse von Elektron-Positron-Annihilationen wurden vom OSSE-Experiment an Bord des CGRO-Satelliten beobachtet. Die Farben in dieser Karte repräsentieren die Intensität der Gammastrahlung aus der Positronen-Elektronen-Annihilation in der Ebene unserer Galaxie in der Nähe des galaktischen Zentrums. Die Emission liegt bei 511 keV, der Ruheenergie des Positrons. Die Karte ist von einem Modell, das zu den OSSE 511 keV-Beobachtungen passt. OSSE hat herausgefunden , dass die Strahlung hauptsächlich in einem Bereich von etwa 10 Grad Durchmesser im Zentrum der Galaxie enthalten ist . Der der Karte überlagerte Linienplot repräsentiert eine OSSE-Beobachtung der 511 keV Emissionslinie.


Abstrakt

Jüngste Arbeiten haben gezeigt, dass die Korrelation zwischen SDSS-Farben und optischer Albedo verwendet werden kann, um Asteroidengrößen allein aus optischen Daten abzuschätzen. Wir untersuchen eine Korrelation zwischen SDSS-Farben und optischer Albedo für Asteroiden, wobei die Albedo mithilfe von WISE-basierten Größenschätzungen abgeleitet wird. Moeyens, Myhrvold &. Ivezić (2020) zeigten, dass diese Korrelation verwendet werden kann, um Asteroidengrößen allein mit optischen Daten zu schätzen, mit einer Genauigkeit von etwa 17% relativ zu WISE-basierten Größenschätzungen. Wir präsentieren hier mehrere ausgefeiltere datengetriebene Modelle für die Variation der optischen Albedo mit Farben und schätzen den Beitrag photometrischer SDSS-Fehler zu den Unsicherheiten der Albedo- und Größenschätzung. Wir verwenden die Ergebnisse unserer Analyse, um vorherzusagen, dass LSST-Daten eine Genauigkeit der Asteroidengröße von etwa 15 % im Vergleich zu WISE-basierten Größenschätzungen ermöglichen werden. Verglichen mit der Genauigkeit von WISE-basierten Größenschätzungen von 15–20% ist die implizite Genauigkeit optischer Größenschätzungen im Bereich von 21%–25% somit nur um einen Faktor 1,3 bis 1,4 schlechter. Diese Genauigkeit der Größenschätzung ist deutlich besser als allgemein für optische Daten angenommen und ist auf die genaue und homogene Multiband-Photometrie zurückzuführen, die von modernen digitalen Himmelsvermessungen geliefert wird.


Häufig gestellte Fragen

/.xspec/Xspec.init. Im Abschnitt "Optionen und Befehle zum Anzeigen von Hilfedateien" bestimmt die Einstellung USE_ONLINE_HELP, ob die Hilfe Online-HTML-Webseiten oder die verteilten Hilfeseiten im PDF-Format öffnet.

Für die Online-Anzeige sollten die HTML-Einstellungen einfach auf den Namen Ihres Browsers (in Kleinbuchstaben) gesetzt werden, es sei denn, Sie verwenden einen Mac oder Cygwin. Für Macs sollte es auf "open" und für Cygwin "cygstart" stehen. Ebenso wird der PDF-Viewer über die Variable PDF_COMMAND eingestellt. In der Datei sind empfohlene Einstellungen für verschiedene Plattformen aufgeführt.

In v12 ist es möglich, einem Spektrum mehrere Detektorantworten zuzuordnen und für jede Detektornummer eindeutige Modelle zu definieren. Dies ersetzt und erweitert, was mit der '/b'-Funktion möglich war. Zum Beispiel kann dem Spektrum 1 eine zweite Detektorantwort hinzugefügt werden:

XSPEC12>Antwort 2:1 backgroundResponse.pha

und ein entsprechendes Modell:

Weitere Informationen finden Sie in den Antwort- und Modellbefehlen. Ein Beispiel ist ebenfalls verfügbar.

Die v11 erweitern Der Befehl wurde durch den allgemeineren Energiebefehl ersetzt. Mit erweitern, war das Energiearray immer noch teilweise durch das ursprüngliche Antwortenergiearray eingeschränkt. Energien erlaubt Ihnen jedoch, die Antwortenergien durch ein beliebiges Array zu ersetzen, einschließlich eines, das aus einer ASCII-Textdatei eingelesen werden kann.

XSPEC-Modelle sind in der Bibliothek libXSFunctions enthalten, die in Ihr Programm eingebunden werden kann. Die Datei Xspec/src/XSFunctions/xsFortran.h enthält eine Sammlung von Hilfsfunktionen für die Schnittstelle zu den XSPEC-Modellen und kann in C, C++ und Fortran aufgerufen werden. Weitere Informationen und ein Beispiel-Makefile finden Sie in Anhang F.

Es gibt eine neue Modellkomponente cflux, die vor jeder Komponente (oder Kombination von Komponenten) verwendet werden kann, für die Sie den Fluss berechnen möchten. Diese Komponente macht den Fluss zu einem Parameter, sodass sein Konfidenzintervall in üblicher Weise berechnet werden kann.

Dies ist möglich und bedeutet nicht unbedingt, dass etwas schief gelaufen ist. Der Flussfehler wird berechnet, indem Parametersätze erzeugt werden und für jeden Parametersatz ein Fluss berechnet wird. Die Flussmittel werden geordnet und der Bereich von zB 90% abgeleitet, indem die unteren und oberen 5% ausgeschlossen werden. Die Parametersätze werden aus einer Schätzung der Posterior-Verteilung gezogen, die eine mehrdimensionale Gauß-Funktion mit einer Korrelationsmatrix annimmt, die durch die Matrix der zweiten Ableitungen bei der besten Anpassung gegeben ist. Dies ist möglicherweise keine gute Schätzung, wenn der Parameterraum kompliziert ist. Wir beabsichtigen, dies durch eine bessere Methode mit Markov Chain Monte Carlo zu ersetzen.

Mit dem ftool flx2xsp können Sie ASCII-Dateien von gefluxten Spektren in XSPEC-Spektren und Einheitsdiagonalantwortmatrizen konvertieren. Geben Sie fhelp flx2xsp ein, um zu lesen, wie.

Sie können eine Datei xspec.rc in Ihrem

/.xspec-Verzeichnis und platzieren Sie darin gültige Befehle, die beim Start ausgeführt werden. Wenn Sie Ihre lokale Modellbibliothek bereits mit dem Befehl initpackage erstellt haben, können Sie "lmod mylibrary" (ohne Anführungszeichen) zu xspec.rc hinzufügen und es wird jedes Mal geladen, wenn Sie XSPEC starten (außer bei Cygwin).

Für diejenigen, die XSPEC für eine Gruppe von Benutzern pflegen, können Sie auch Befehle hinzufügen, die für jeden Benutzer beim Start ausgeführt werden. Diese sollten in der Datei headas/spectral/scripts/global_customize.tcl abgelegt werden und werden vor den xspec.rc-Befehlen des Benutzers ausgeführt. Weitere Informationen finden Sie im Unterabschnitt "XSPEC anpassen" in der Xspec-Übersicht des Handbuchs.

Eine der wichtigsten Verbesserungen von XSPEC12 ist die Möglichkeit, mit mehreren Modellen zu analysieren. Immer wenn Sie mehr als ein Modell definieren möchten, benötigt XSPEC Namen, um sie zu unterscheiden. Beispielsweise:

Definieren Sie ein unbenanntes Modell für Detektorquelle 1. Auf diese Weise werden Modelle auch in XSPEC11 definiert.
XSPEC12>Modell wa(po)

Definieren Sie nun ein zweites Modell mit dem Namen "anotherModel", das auf den Quellendetektor 2 angewendet werden soll.
XSPEC12>Modell 2:anotherModel wa(ga)

Definieren Sie ein drittes Modell, diesmal für Quelle 1, das das erste Modell inaktiv macht:
XSPEC12>Modell 1:stillAnotherModel bbody

Weitere Informationen finden Sie in der Hilfe zu den Modellbefehlen und deren Verwendung der aktiven/inaktiven Optionen.

Das Makefile, das initpaket erstellt zum Erstellen Ihrer lokalen Modellbibliothek basiert auf der Vorlagendatei heasoft-[ver]/Xspec/src/tools/initpackage/xspackage.tmpl. Wenn Sie einen Pfad zu den Headerdateien der Drittanbieterbibliothek hinzufügen müssen, fügen Sie Folgendes hinzu:   -I/path/to/your/3rdParty/library/include   zur HD_CXXFLAGS-Einstellung. Dann:

Zum Mac mit allen Versionen von HEASOFT, oder Linux mit HEASOFT-6.26 oder später:
Um sicherzustellen, dass der Linker die Bibliothek einzieht, bearbeiten Sie die Datei xspackage.tmpl weiter, indem Sie ein "-l"-Flag für die Bibliothek (z. B. -lgsl) in den HD_SHLIB_LIBS-Einstellungen hinzufügen.

Nachdem Sie Ihre Änderungen an xspackage.tmpl vorgenommen haben, installieren Sie sie erneut, indem Sie "hmake" und "hmake install" aus dem Verzeichnis heasoft-[ver]/Xspec/src/tools/initpackage eingeben.

Zum Linux/Unix mit HEASOFT-Versionen vor 6.26:
Die ausführbare XSPEC-Datei selbst sollte mit der neuen enthaltenen Bibliothek neu gelinkt werden. Bearbeiten Sie also die Datei heasoft-[ver]/Xspec/src/main/Makefile, indem Sie der HD_CXXLIBS-Einstellung ein "-l"-Flag für die Bibliothek hinzufügen. Dann aus dem gleichen Verzeichnis:
    rm xspec
    hmake lokal
    hmake veröffentlichen
    hmake installieren

Nach diesen Änderungen sollten Sie in der Lage sein, initpaket und lmod wie gewohnt, um Ihre lokale Modellbibliothek zu erstellen und zu laden.

Wenn Sie das Plotgerät auswählen (mit dem cpd Befehl), wählen Sie "/xs" statt "/xw". "/xs" richtet ein xwindow für die dauerhafte Verwendung ein.

Die HEASARC stellt ein! - Es werden jetzt Bewerbungen für einen Wissenschaftler mit erheblicher Erfahrung und Interesse an den technischen Aspekten der astrophysikalischen Forschung angenommen, um im HEASARC des NASA Goddard Space Flight Center (GSFC) in Greenbelt, MD, zu arbeiten. Ausführliche Informationen finden Sie im AAS-Jobregister.


Danksagung

Diese Studie wurde von den schwedischen Forschungsräten FORMAS (Zuschuss 2009-872) und VR (Zuschuss 2012-48) finanziert. Diese Studie wurde ermöglicht durch die schwedische Infrastruktur für Ökosystemforschung (SITES), in diesem Fall beim SRC. Wir danken David Allbrand für die hervorragende Unterstützung bei der Feldarbeit im SRC und Lena Lundman für die Unterstützung bei der Laboranalyse. Wir danken auch Alex Enrich-Prast, Henrik Reyier, Henrique O. Sawakuchi, Humberto Marotta, Nguyen Thanh Duc und Tatiana Mello für die Hilfe bei der Feldarbeit. Hannah Chmiel lieferte wasserchemische Daten für die Seen und Per Weslien lieferte Wetterdaten des SRC. Die im Artikel verwendeten Daten können durch Kontaktaufnahme mit dem entsprechenden Autor ([email protected]) abgerufen werden.

Bitte beachten Sie: Der Herausgeber ist nicht verantwortlich für den Inhalt oder die Funktionalität der von den Autoren bereitgestellten unterstützenden Informationen. Alle Anfragen (außer fehlenden Inhalten) sollten an den entsprechenden Autor des Artikels gerichtet werden.


Erheblicher Anstieg der Wasser- und Sedimentflüsse in der Quellregion des tibetischen Plateaus als Reaktion auf die globale Erwärmung

Die langfristigen Auswirkungen erhöhter Temperaturen auf Sedimentflüsse in kalten Regionen sind noch wenig untersucht. Hier untersuchten wir die multidekadischen Veränderungen der Abfluss- und Sedimentflüsse im Tuotuohe River, einem Quellfluss des Jangtse auf dem tibetischen Plateau (TP). Die Sedimentflüsse und der Abfluss nahmen von 1985 bis 2016 mit Raten von 0,03 ± 0,01 Mt/Jahr (5,9 ± 1,9 %/Jahr) und 0,025 ± 0,007 × km 3 /Jahr (3,5 ± 1,0 %/Jahr) zu, mit Nettozunahmen von 135 % bzw. 78 % von 1985–1997 bis 1998–2016. Die Zunahmen sind in erster Linie auf die Erwärmungstemperatur (+1,44 °C) und die verstärkte Gletscher-Schnee-Permafrost-Schmelzung zurückzuführen, mit verstärkten Niederschlägen (+30 %) als sekundäre Ursache. Sedimentflüsse sind in dieser ungestörten kalten Umgebung viel anfälliger für die Klimaerwärmung als Abfluss. Die stark erhöhten Sedimentflüsse aus dem Quellgebiet könnten die zahlreichen angelegten Stauseen bedrohen und die aquatischen Ökosysteme der TP und ihrer Randgebiete beeinflussen.


Frage: Diese Fragen stammen aus meiner Astronomieklasse, bitte helft mir. 1) Zenitwinkel Welchen minimalen und maximalen Winkel bildet die Sonne relativ zum Zenit in 1) Miami, Florida 2) Seattle, WA 3) Anchorage, Alaska 4) Queenstown, Neuseeland? 2) Die Entfernung zur Sonne Ein Außerirdischer lebt in einem Planetensystem, das unserem ähnlich ist, mit einem Mond und einer Sonne um ihn herum

Diese Fragen stammen aus meiner Astronomieklasse, bitte helft mir.

1) Zenitwinkel Welchen minimalen und maximalen Winkel bildet die Sonne relativ zum Zenit in 1) Miami, Florida 2) Seattle, WA 3) Anchorage, Alaska 4) Queenstown, Neuseeland?

2) Die Entfernung zur Sonne Ein Außerirdischer lebt in einem Planetensystem, das unserem ähnlich ist, mit einem Mond und einer Sonne um seinen Wirtsplaneten Xarrrrrr. Wenn der Mond des Außerirdischen genau halb voll ist, misst der Außerirdische den Winkel zwischen Sonne und Mond mit 89,5 Grad. Was bedeutet dies über das Verhältnis von dXs und dXm? Hier ist dXs der Abstand Xarrrrrr – Sonne und dXm der Abstand Xarrrrrr – Mond. Achten Sie darauf, ein Bild zu zeichnen. [Tipp: Zeichnen Sie ein rechtwinkliges Dreieck zwischen den drei Objekten, mit dem Mond von Xarrrrrr gegenüber der Hypotenuse, und erinnern Sie sich daran, was cos[x] bedeutet.]

3) Der Radius des Wirtsplaneten Derselbe Außerirdische stellt fest, dass in seiner Stadt Xoeoljflhyeouljnlelyel die Sonne am Mittag der Sommersonnenwende direkt über ihnen steht, so dass kein Schatten von einem Gnomon (dh einem Stab, der direkt nach oben in Richtung Zenit zeigt) wirft. . Diese Stadt liegt auf dem 40. Breitengrad. Was ist der Neigungswinkel des fremden Planeten? In der Stadt Ollmmooekeyeye, die eine Tausendstel Lichtsekunde nördlich von Xoeoljflhyeouljnlelyel liegt, wirft der Gnomon am Mittag der Sonnenwende einen Schatten, der ein Hundertstel der Gnomonhöhe beträgt. Welchen Radius hat der Planet Xarrrrrr und wie ist er im Vergleich zu dem der Erde? Achten Sie darauf, Bilder zu zeichnen. [Hinweis: Sie können davon ausgehen, dass die Sonnenstrahlen auf einer parallelen Ebene einfallen, weil die Sonne so weit entfernt ist. Beachten Sie auch, dass für kleine Werte von θ (1), gemessen im Bogenmaß, tan θ ≈ sin θ ≈ θ ist. Ein Schatten von 1/100 der Gnomonhöhe bedeutet also, dass der Winkel der Sonnenstrahlen relativ zur Gnomonachse 1/100 Radiant oder 0,6 Grad beträgt.]

4) Perioden und Temperaturen von Planeten

A.) Planet Marklar hat eine Umlaufzeit um die Sonne, die doppelt so groß ist wie die von Xarrrrrr. Xarrrrrr hat zufällig eine Periode, die einem Erdenjahr entspricht. Wie oft ist Marklar von seinem Wirtsstern entfernt im Vergleich zu Xarrrrrr? Nehmen Sie kreisförmige Bahnen an. Der Stern, den die außerirdischen Planeten umkreisen, hat eine Masse, die doppelt so groß ist wie die der Sonne. Wie ist der Radius der Umlaufbahnen von Xarrrrrr und Marklar im Vergleich zu dem der Erde? [Hinweis: Verwenden Sie Newtons Version des dritten Keplerschen Gesetzes.]

B.) Die von einem Stern abgestrahlte Energie pro Sekunde skaliert mit P ∝ M4 , wobei M die Masse des Sterns ist. Sind Xarrrrrr und Marklar wahrscheinlich heißer oder kälter als die Erde?

Die Oberflächentemperatur des Planeten ist proportional zur Gesamtenergie pro Zeit pro Flächeneinheit auf dem Planeten, F = P/[4πr2 P s]. Daher wird die Temperatur des Planeten mit steigendem F wärmer. Wir nennen F den „Fluss“. Wenn Sie also Ihr Ergebnis für Teil A dieses Problems verwenden, müssen Sie die Flüsse auf den beiden fremden Planeten mit dem Fluss auf der Erde vergleichen, um festzustellen, welcher Planet wärmer ist


Schau das Video: 6 - Correlation and PCA (Oktober 2021).