אַסטרוֹנוֹמִיָה

מקורות מערך נתונים הקשור לאסטרונומיה?

מקורות מערך נתונים הקשור לאסטרונומיה?

אני עושה פרויקט לשיעור סטטיסטיקה וחשבתי שזה עשוי להיות עבודה מעניינת עם מערך נתונים המשויך לאסטרונומיה. לרוע המזל אינני יודע דבר על אסטרונומיה, ואפילו לא הייתי יודע היכן לחפש קבוצות נתונים גדולות. רצוי שהייתי רוצה כמה נתונים שיכולים להתאים למודל רגרסיה, כלומר משתני הסבר בתוספת משתנה תגובה. האם מישהו מכיר מקום לחפש את מה שאני מתאר?

אני יודע שהשאלה היא סוג כללי - אני מניח שהחלק החשוב הוא שהנתונים הם קצת 'מעניינים' (משהו שהדיוט מבין), ושיש כמה משתנים שעשויים להיות בעלי מתאם.


יש לך המון אפשרויות!

אני מתמחה באסטרונומיה של רנטגן, ואז אני יכול להציע לך מתקנים רבים: בדרך כלל הם נותנים לפחות חלק מהנתונים שלהם זמינים לציבור. טיפית, יש לך נתונים לעקומות אור (שיעורי ספירת פוטונים לעומת זמן), ו / או ספקטרום (כלומר שטף לעומת אנרגיה).

אני מציע לך לעבוד על עקומות האור: הן זמינות בקלות, כבר מצומצמות (אינך צריך לשחק עם הנתונים כדי להפוך אותם לשימושים, אתה יכול להשתמש בהם ישירות), והם מתאימים לבקשתך לעמוד ברגרסיה דֶגֶם. גם הספקטרום נהנה, ובכל זאת אני מכיר כמה תיאורטיקנים שלא מכירים את הספקטרום, ובנוסף הם בדרך כלל צריכים קצת יותר ידע בגלל קבצי תגובה, חבילות התאמה לספקטרום וכו 'זה תלוי בך (ובזמן הפנוי שלך)!

הנה רשימה של כמה מתקנים עם נתונים זמינים:

רוסי רנטגן סייר הזמן

סוויפט / BAT

בלתי נפרד

צ'נדרה

מקסי

גם כאן תוכלו למצוא רשימה של מתקנים רבים בהשתתפות נאס"א, כך שהרשימה גדולה בהרבה.

כמובן שתוכלו להשתמש גם בנתונים מסוג אחר (אופטי, אינפרא אדום, רדיו) על ידי פרויקט MAST, אך אין לי ניסיון בכך. אני מניח שבלהקה האופטית, לטלסקופ החלל האבל יהיו כמות עצומה של נתונים!

אם אתה זקוק ליד, מעבר להצביע SE / להצביע למטה בצורה נוירוטית, הודע לי. בהצלחה!


Outlook Outlook עבור: פיזיקאים ואסטרונומים

התעסוקה הכוללת של פיסיקאים ואסטרונומים צפויה לגדול ב -14% משנת 2016 ל -2026, מהירה מהממוצע לכל המקצועות.

לפי פיסיקאים צפויה צמיחה תעסוקתית בשירותי מחקר ופיתוח מדעיים, שירותי חינוך, וסיוע בתחום הבריאות והסוציאלי. הצמיחה המהירה תביא לכ -2,600 משרות חדשות בלבד במהלך 10 השנים.

אסטרונומים הם עיסוק קטן, והצמיחה המהירה תביא לכ- 200 משרות חדשות בלבד במהלך 10 השנים.

ההוצאות הפדרליות הן המקור העיקרי לקרנות מחקר הקשורות לפיזיקה ואסטרונומיה, במיוחד למחקר בסיסי. הצמיחה בהוצאות הממשל הפדרלי למחקר בפיזיקה ואסטרונומיה צפויה להיות פחות או יותר מישוריות, וזה ישכך את הצורך בפיזיקאים ואסטרונומים במוסדות שתלויים במידה רבה במימון כזה.

סיכויי עבודה

התחרות על מינויי מחקר קבועים, כמו אלה במכללות ובאוניברסיטאות, צפויה להיות חזקה. יותר ויותר בעלי תואר דוקטור. ייתכן שיהיה צורך לעבוד בפגישות פוסט-דוקטורט מרובות לפני שימצא תפקיד קבוע. בנוסף, מספר הצעות המחקר שהוגשו למימון גדל מהר יותר מכמות הכספים הקיימת, וגרם לתחרות רבה יותר על מענקי מחקר.

למרות התחרות על עבודות מחקר מסורתיות, הסיכויים צריכים להיות טובים לפיזיקאים במחקר יישומי, פיתוח ותחומים טכניים נלווים. בוגרים עם כל תואר אקדמי בפיזיקה או אסטרונומיה, מתואר ראשון ועד דוקטורט, ימצאו את הידע שלהם במדע ומתמטיקה שימושי לכניסה לעיסוקים רבים אחרים. כישורי ניהול מסדי נתונים מועילים גם בגלל מערכי הנתונים הגדולים שאיתם עובדים אנשי המקצוע.

חלק גדול ממחקר הפיזיקה והאסטרונומיה תלוי בקרנות פדרליות, ולכן לתקציבים הפדרליים יש השפעה ניכרת על סיכויי העבודה משנה לשנה.


יש לבדוק את כל הקוד שהוגש באמצעות מסגרת בדיקת האף. לקבלת דוגמאות לאופן שבו בדיקות אלה פועלות, עיין בבדיקות בתוך חבילת astroML ובכל אחת מתתי המודולים שלה.

יש לתעד את כל הקוד שנשלח בעקבות המדריך לתיעוד Numpy. זהו סגנון תיעוד מאוחד המשמש חבילות רבות ביקום הקלפי.

בנוסף, מומלץ מאוד ליצור סקריפטים לדוגמא המראים את התועלת של השיטה במערך אסטרונומי (רצוי להשתמש בערכות נתונים הזמינות דרך astroML.datasets). חלק מסקריפטים לדוגמה אלה ניתן לראות בספריית המשנה לדוגמאות במאגר המקורות הראשי: examples_root.

תיעוד זה הוא יחסית לגרסת 0.4 של astroML
& העתק 2012-2019, ג'ייק ונדרפלס ומפתחי AstroML. נוצר באמצעות ספינקס 2.1.2. עיצוב על ידי Web y Limonada. הראה מקור דף זה


שימוש בנתונים

ברוך הבא לקטלוג הנתונים Science on a Sphere & # 174!

מרבית מערכי הנתונים בקטלוג Science On a Sphere & # 174 נוצרו על ידי NOAA ונאס"א וזמינים באופן חופשי לשימוש ציבורי. אחרים נוצרו על ידי מוזיאוני מדע, אוניברסיטאות ואנשים אחרים.

פרטי המקור ואשראי עבור כל מערך נתונים מופיע בעמודה בצד ימין של הדפים הבודדים עבור מערכי הנתונים. הקפד לבדוק את המקור לפני השימוש במערך נתונים. למידע נוסף, בקר בהודעת זכויות היוצרים שלנו. אם יש לך שאלות, אל תהסס לפנות לבית ראסל.


מקורות מערך נתונים הקשור לאסטרונומיה? - אסטרונומיה

AstroML: קוד למידת מכונה לאסטרונומיה

AstroML הוא מודול פייתון ללימוד מכונה וכריית נתונים הבנוי על קהות, סקיפי, scikit-learning ו- matplotlib, ומופץ ברישיון BSD 3-Clause. הוא מכיל ספרייה הולכת וגוברת של שגרות למידה סטטיסטית ומכונה לניתוח נתונים אסטרונומיים בפיתון, מעמיסים למספר מערכי נתונים אסטרונומיים פתוחים, וחבילה גדולה של דוגמאות לניתוח והדמיה של מערכי נתונים אסטרונומיים.

פרויקט זה הוקם בשנת 2012 על ידי ג'ייק ונדרפלס לליווי הספר סטטיסטיקה, כריית נתונים ולמידת מכונה באסטרונומיה מאת ז'ליקו איבזיק, אנדרו קונולי, ג'ייקוב ונדר פלאס ואלכס גריי.

הפרויקט מחולק לשני מרכיבים. ספריית הליבה של astroML נכתבת בפייתון בלבד, והיא מתוכננת להיות קלה מאוד להתקנה עבור כל משתמש, גם לאלה שאין להם מהדר C או fortran. ניתן להתקין ספרייה נלווית, astroML_addons, לצורך ביצועים מוגברים באלגוריתמים מסוימים. לכל אלגוריתם ב- astroML_addons יש מקביל של פיתון טהור ביישום הליבה של astroML, אך ספריית astroML_addons מכילה יישומים מהירים ויעילים יותר בקוד מהול. יתר על כן, אם מותקנת במערכת שלך astroML_addons, ספריית הליבה של astroML תייבא ותשתמש בשגרה המהירה יותר כברירת מחדל.

הסיבה לפיצול זה היא קלות השימוש למצטרפים חדשים לפייתון. אם התנאים המוקדמים כבר מותקנים במערכת שלך, ניתן להתקין את ספריית הליבה של astroML ולהשתמש בה בכל מערכת עם מעט בעיות. ספריית astroML_addons דורשת מהדר C, אך היא נועדה להיות קלה להתקנה עבור משתמשים מתקדמים יותר. ראה דיון נוסף ב"פיתוח "להלן.

  • תיעוד HTML: http://astroML.github.com
  • מאגר קוד-מקור: http://github.com/astroML/astroML
  • הגשש לגיליון: http://github.com/astroML/astroML/issues
  • רשימת תפוצה: https://groups.google.com/forum/#!forum/astroml-general

חבילה זו משתמשת ב- distutils, וזו דרך ברירת המחדל להתקנת מודולי פיתון. לפני ההתקנה, ודא שהמערכת שלך עומדת בתנאים המוקדמים המופיעים בתלות, להלן.

להתקנת חבילת הליבה של astroML בספריית הבית שלך, השתמש ב:

ניתן לציין ספרייה שרירותית להתקנה באמצעות:

להתקנת כל המערכת במערכות לינוקס / יוניקס:

חבילת astroML_addons דורשת מהדר C / C ++ עובד להתקנה. ניתן להתקין אותו באמצעות:

התסריט יכול להשתמש בכל אחת מהאפשרויות הנוספות שנדונו לעיל.

ישנן שלוש רמות של תלות ב- astroML. הליבה תלות נדרשת עבור חבילת הליבה של astroML. תוסיף תלות נדרשת לביצועים astroML_addons. אופציונאלי תלות נדרשת להפעלת חלק מהתסריטים לדוגמה (אך לא את כולם). סקריפטים לדוגמה בודדים יפרטו את התלות האופציונלית שלהם בראש הקובץ.

חבילת הליבה של astroML דורשת את הפעולות הבאות:

    גרסה 2.6.x - 2.7.x (astroML עדיין לא תומך ב- python 3.x) & gt = 1.4 & gt = 0.7 & gt = 0.99 & gt = 3.0. PyFITS הוא קורא פיתון לקבצי מערכת הובלת תמונה גמישה (FITS), המבוסס על cfitsio. כמה מעומסי מערכי הנתונים דורשים פיפיטים.

תצורה זו תואמת את מהדורת אובונטו 10.04 LTS מאפריל 2010.

כדי להריץ בדיקות יחידה, תזדקק גם לאף & gt = 0.10

הקוד המהיר ב- astroML_addons דורש מהדר C / C ++ עובד.

כמה מהתסריטים לדוגמה דורשים חבילות מיוחדות או משודרגות. דרישות אלה מפורטות בראש התסריטים המסוימים

    גרסה 0.11 הוסיפה תת-מודול גרף דליל. הדוגמה המינימלית של עץ פורש דורשת scipy & gt = 0.11 מספק ממשק נחמד למונטה קרלו מרקוב-שרשרת. מספר דוגמאות משתמשות ב- pyMC לחקר חללים בעלי ממדים גבוהים. הדוגמאות נכתבו עם גרסת pymc 2.2 מספקת ממשק לתכנית הפיקסליזציה HEALPix, כמו גם טרנספורמציות הרמוניות כדוריות מהירות.

חבילה זו נועדה להיות מאגר לקוד אסטרונומיה כתוב היטב, ועידוד הגשה של שגרות חדשות. לאחר התקנת git מערכת בקרת הגרסאות, תוכל לבדוק את המקורות האחרונים מ- github באמצעות:

או אם יש לך הרשאות כתיבה:

אנו ממליצים בחום על תרומות של קוד שימושי הקשור לאסטרונומיה: כדי ש astroML יהיה כלי רלוונטי לקהילת פיתון / אסטרונומיה, הוא יצטרך לצמוח עם תחום המחקר. יש כמה הנחיות לתרומה:

כל תרומה צריכה להיעשות באמצעות מערכת בקשת github pull (למידע נוסף, עיין בדף העזרה הקוד שנשלח ל- astroML אמור להתאים לרישיון בסגנון BSD ופעל לפי מדריך הסגנון PEP8.

תיעוד ודוגמאות

יש לתעד את כל הקוד שנשלח בעקבות המדריך לתיעוד Numpy. זהו סגנון תיעוד מאוחד המשמש חבילות רבות ביקום הקלפי.

בנוסף, מומלץ מאוד ליצור סקריפטים לדוגמה המציגים את התועלת של השיטה במערך אסטרונומי (רצוי להשתמש במעמיסים ב- astroML.datasets). סקריפטים לדוגמה אלה נמצאים בספריית המשנה לדוגמאות של מאגר המקורות הראשי.

קיבלנו את ההחלטה בשלב מוקדם להפריד בין שגרות הליבה לבין שגרות הידור ביצועים גבוהים. זאת בכדי לוודא שהתקנת חבילת הליבה היא פשוטה ככל האפשר (כלומר לא דורשת מהדר C).

מומלץ לעודד תרומות של קוד מהול יעיל ל- astroML_addons: זמינות של יישומים יעילים של אלגוריתמים נפוצים בפיתון היא אחד המאפיינים החזקים ביותר ביקום הפיתון. השיטה המועדפת לעטוף ספריות מקומרות היא להשתמש בסיטון באפשרויות אחרות (מארג, SWIG וכו ') שקשה יותר לבנות ולתחזק.

נכון לעכשיו, המדיניות היא שלכל אלגוריתם יעיל שנכלל ב- astroML_addons צריך להיות מיושם כפול פיתון בלבד ב- astroML, עם קוד שבוחר את השגרה המהירה יותר אם הוא זמין. (לדוגמא כיצד זה עובד, עיין בהגדרת הפונקציה lomb_scargle ב- astroML / periodogram.py). מדיניות זו קיימת משתי סיבות:

  1. זה מאפשר למשתמשים מתחילים לקבל את כל הפונקציונליות של astroML מבלי לדרוש את כאב הראש של שלבי ההתקנה המסובכים.
  2. זה משרת מטרה דידקטית: לעיתים קרובות קל יותר לקרוא ולהבין יישומים פיתוניים בלבד מאשר יישומים מקבילים ב- C או ב- cython.
  3. היא אוכפת את נוהלי הקידוד הטובים של הימנעות מאופטימיזציה מוקדמת. ראשית יש לוודא שהקוד עובד (כלומר כתוב אותו בפייתון פשוט). לאחר מכן צור גרסה מותאמת בתוספות.

אם מדיניות זו תתגלה ככבידה במיוחד בעתיד, היא עשויה להיבדק מחדש.


מקורות מערך נתונים הקשור לאסטרונומיה? - אסטרונומיה

AstroML: למידת מכונה לאסטרונומיה

AstroML הוא מודול פייתון ללימוד מכונה וכריית נתונים הבנוי על קהות, סקיפי, scikit-learning ו- matplotlib, ומופץ ברישיון BSD. הוא מכיל ספרייה הולכת וגוברת של שגרות למידה סטטיסטית ומכונה לניתוח נתונים אסטרונומיים בפיתון, מעמיסים למספר מערכי נתונים אסטרונומיים פתוחים, וחבילה גדולה של דוגמאות לניתוח והדמיה של מערכי נתונים אסטרונומיים.

פרויקט זה הוקם בשנת 2012 על ידי ג'ייק ונדרפלס לליווי הספר סטטיסטיקה, כריית נתונים ולמידת מכונה באסטרונומיה מאת ז'ליקו איבזיק, אנדרו קונולי, ג'ייקוב ונדר פלאס ואלכס גריי.

  • תיעוד HTML: http://www.astroML.org
  • מאגר קוד מקור ליבה: http://github.com/astroML/astroML
  • הגשש לגיליון: http://github.com/astroML/astroML/issues
  • רשימת תפוצה: https://groups.google.com/forum/#!forum/astroml-general

חבילה זו משתמשת ב- distutils, וזו דרך ברירת המחדל להתקנת מודולי פיתון. לפני ההתקנה, ודא שהמערכת שלך עומדת בתנאים המוקדמים המופיעים בתלות, המפורטים להלן.

להתקנת חבילת הליבה של astroML בספריית הבית שלך, השתמש ב:

חבילת הליבה היא פיתון טהור, ולכן ההתקנה צריכה להיות פשוטה ברוב המערכות. להתקנה ממקור, השתמש ב:

ניתן לציין ספרייה שרירותית להתקנה באמצעות:

להתקנת כל המערכת במערכות לינוקס / יוניקס:

ישנן שתי רמות תלות ב- astroML. הליבה תלות נדרשת עבור חבילת הליבה של astroML. אופציונאלי תלות נדרשת להפעלת חלק (אך לא את כל) סקריפטים לדוגמה. סקריפטים לדוגמה בודדים יפרטו את התלות האופציונלית שלהם בראש הקובץ.

חבילת הליבה של astroML דורשת את הפעולות הבאות:

    גרסה 2.7 ו- 3.3+ & gt = 1.4 & gt = 0.11 & gt = 0.18 & gt = 0.99 & gt = 1.1 AstroPy נדרשת לקרוא קבצי FITS (Image Transport System Transfer System), המשמשים כמה מערכי נתונים.

תצורה זו תואמת את המהדורה של אובונטו 10.04 LTS מאפריל 2010, בתוספת Scikit-Learn.

כדי להריץ בדיקות יחידה, תזדקק גם לאף & gt = 0.10

כמה מהתסריטים לדוגמה דורשים חבילות מיוחדות או משודרגות. דרישות אלה מפורטות בראש התסריטים המסוימים

    מספק ממשק נחמד למרקוב-שרשרת מונטה קרלו. מספר דוגמאות של astroML משתמשות ב- pyMC לחקר מרחבים בעלי ממדים גבוהים. הדוגמאות נכתבו עם גרסת pymc 2.2 מספקת ממשק לתכנית הפיקסליזציה HEALPix, כמו גם טרנספורמציות הרמוניות כדוריות מהירות.

חבילה זו נועדה להיות מאגר לקוד אסטרונומיה כתוב היטב, ועידוד הגשה של שגרות חדשות. לאחר התקנת מערכת בקרת הגרסאות Git, תוכל לבדוק את המקורות האחרונים מ- GitHub באמצעות:

או אם יש לך הרשאות כתיבה:

אנו ממליצים בחום על תרומות של קוד שימושי הקשור לאסטרונומיה: כדי ש astroML יהיה כלי רלוונטי לקהילת פיתון / אסטרונומיה, הוא יצטרך לצמוח עם תחום המחקר. יש כמה הנחיות לתרומה:

כל תרומה צריכה להיעשות באמצעות מערכת בקשת github pull (למידע נוסף, עיין בדף העזרה הקוד שנשלח ל- astroML אמור להתאים לרישיון בסגנון BSD ופעל לפי מדריך הסגנון PEP8.

תיעוד ודוגמאות

יש לתעד את כל הקוד שנשלח בעקבות המדריך לתיעוד Numpy. זהו סגנון תיעוד מאוחד המשמש חבילות רבות ביקום הקלפי.


מקורות מערך נתונים הקשור לאסטרונומיה? - אסטרונומיה

למערכי נתונים בינאריים יש רק שני (שמיש) ערכים: 0 (המכונה גם רקע) או 1 (המכונה גם חזית). הם נוצרים לאחר החלת סיווג בינארי כלשהו על מערך הנתונים. הנפוץ ביותר הוא סף: למשל בתמונה, פיקסלים עם ערך מעל הסף מקבלים ערך 1 ואלו עם ערך נמוך מהסף מקבלים ערך 0.

מכיוון שיש רק שני ערכים, בעיבוד תמונות בינאריות, אתה בדרך כלל עוסק במיקום של אלמנט ובסביבתו (שכנים). כאשר למערך נתונים יש יותר מממד אחד, ניתן להגדיר עבור כל אלמנט נתונים סוגים מרובים של שכנים מיידיים (הנוגעים באלמנט). כדי להפריד בין המעמדות השונים הללו של שכנים מיידיים, אנו מגדירים קישוריות.

הסיווג נעשה לפי המרחק ממרכז האלמנטים למרכז השכן & rsquos. לשכנים הקרובים הקרובים ביותר יש קישוריות של 1, למחלקה השנייה הקרובה ביותר של השכנים יש קישוריות של 2 וכן הלאה. בסך הכל, הקישוריות הגדולה ביותר האפשרית עבור נתונים עם ממדי ndim היא ndim. לדוגמא במערך דו-ממדי, 4 שכנים מחוברים (שחולקים קצה ומרחק של פיקסל אחד) הם בעלי קישוריות של 1. ארבעת השכנים האחרים שחולקים קודקוד (עם מרחק ( sqrt <2 > ) פיקסלים) יש קישוריות של 2. באופן קבוע, מחלקת שכני הקישוריות -2 כוללת גם את הקישוריות 1 שכנות, כך למשל אנו מכנים אותם שכנים מחוברים 8 במערכי נתונים דו-ממדיים.

באופן אידיאלי, ביט אחד מספיק לכל רכיב במערך נתונים בינארי. עם זאת, מעבדים אינם מיועדים לעבוד על ביטים בודדים, היחידה הקטנה ביותר של כתובות זיכרון היא בתים (המכילים 8 ביטים על מעבדים מודרניים). לכן, ב- Gnuastro, הסוג המשמש למערך נתונים בינארי הוא uint8_t (ראה סוגי נתונים מספריים). למרות שזה דורש זיכרון פי 8 יותר, בחירה זו מציעה ביצועים טובים בהרבה ותכונות נוספות (שימושיות).

היתרון בשימוש בבייט מלא לכל אלמנט במערך נתונים בינארי הוא שניתן לקבל גם ערכים אחרים (אשר יתעלמו מהם בעיבוד). ערך שכיח & ldquoother & rdquo שכזה במערכי נתונים אמיתיים הוא ערך ריק (לסימון אזורים שלא צריך להיות מעובד מכיוון שאין נתונים). יש להשתמש בערך ה- GAL_BLANK_UINT8 הקבוע במקרים אלה (ראה ערכים ריקים של ספרייה (blank.h)). ערך אחר הוא ערך / ים מסוימים שניתן לתת לפיקסל מעובד, כדי להימנע מעותק נוסף של מערך הנתונים כמו ב- GAL_BINARY_TMP_VALUE המתואר להלן.

מאקרו: GAL_BINARY_TMP_VALUE

הפונקציות המתוארות להלן עובדות על מערך נתונים מסוג uint8_t עם ערכים 1 או 0 (לא ייגע בשום פיקסל אחר). עם זאת, במקרים מסוימים יש צורך להכניס ערכים זמניים לכל אלמנט במהלך עיבוד הפונקציות. ערך זמני זה הוא בעל משמעות מיוחדת עבור המבצע והוא ינותח. כך שאם למערכי הנתונים של הקלט יש ערכים שאינם 0 ו- 1 שאתה לא רוצה & rsquot לעבוד על פונקציות אלה, ודא שהם אינם שווים לערך המאקרו & rsquos הזה. שים לב שערך זה שונה גם מ- GAL_BLANK_UINT8, כך שמערכי נתוני הקלט שלך עשויים להכיל גם אלמנטים ריקים.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_erode (gal_data_t * קלט, size_t מספר, קישוריות int, int inplace)

בצע מספר שחיקות על שכני הקלט המחוברים לקישוריות (ראה הגדרה של קישוריות לעיל).

אם inplace אינו אפס ו סוג הקלט וה- rsquos הוא GAL_TYPE_UINT8, ואז השחיקה תעשה בתוך מערך הקלט והמצביע שהוחזר יוקלט. אחרת, הקלט מועתק (ומומר במידת הצורך) ל- GAL_TYPE_UINT8 והשחיקה תעשה במערך נתונים חדש זה שיוחזר גם הוא. פונקציה זו תפעל רק על האלמנטים עם ערך 1 או 0. היא תשאיר את כל השאר ללא שינוי.

שחיקה (הפוכה של התרחבות) היא פעולה במורפולוגיה המתמטית שבה כל פיקסל קדמי שנוגע בפיקסל רקע הופך (שונה לרקע). ערך הקישוריות קובע את ההגדרה & ldquotouching & rdquo. לכן השחיקה תפחית את שטח אזורי החזית בשכבה אחת של פיקסלים.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_dilate (gal_data_t * קלט, size_t מספר, קישוריות int, int inplace)

בצע מספר התרחבות על שכני הקלט המחוברים לקישוריות (ראה הגדרה של קישוריות לעיל). למידע נוסף על inplace ועל הפלט, ראה gal_binary_erode.

התרחבות (הפוכה לשחיקה) היא פעולה במורפולוגיה המתמטית שבה כל פיקסל רקע שנוגע בפיקסל חזית הופך (שונה לחזית). ערך הקישוריות קובע את ההגדרה & ldquotouching & rdquo. התרחבות תגדיל בכך את שטח אזורי החזית בשכבה אחת של פיקסלים.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_open (gal_data_t * קלט, size_t מספר, קישוריות int, int inplace)

בצע מספר פתחים בשכני הקלט המחוברים לקישוריות (ראה הגדרה של קישוריות לעיל). למידע נוסף על inplace ועל הפלט, ראה gal_binary_erode.

פתיחה היא פעולה במורפולוגיה מתמטית המוגדרת כשחיקה ואחריה התרחבות (ראה לעיל הגדרות סחף והרחבה). פתיחה תסיר כך את המבנה החיצוני של החזית. ביישום זה, יש לבצע שחיקת מספר על מערך הנתונים, ואז התרחבות מספרים.

פוּנקצִיָה:
size_t
רכיבי gal_binary_connected_ (gal_data_t * בינארי, gal_data_t ** out, קישוריות int)

החזר את מספר הרכיבים המחוברים בבינארי דרך אלגוריתם החיפוש הראשון ברוחב (מצא את כל הפיקסלים השייכים לרכיב אחד לפני שתמשיך לשני). חיבור בין שני פיקסלים מוגדר על סמך הערך לקישוריות. out הוא מערך נתונים בגודל זהה לבינארי מסוג GAL_TYPE_INT32. לכל פיקסל בחוץ יהיה התווית של הרכיב המחובר אליו הוא שייך. התיוג של רכיבים מחוברים מתחיל מ -1, ולכן תווית של אפס ניתנת לפיקסלי הרקע של קלט & rsquos.

כאשר * out! = NULL (השטח שלו כבר מוקצה), הוא ינוקה (לאפס) בתחילת פונקציה זו. אחרת, כאשר * out == NULL, מערך הנתונים הדרוש לשמירת הפלט יוקצה על ידי פונקציה זו.

בינארי חייב להכיל סוג של GAL_TYPE_UINT8, אחרת פונקציה זו תיפסל עם שגיאה. מלבד פיקסלים ריקים (עם הערך GAL_BLANK_UINT8 המוגדר בערכים ריקים של ספרייה (blank.h)), כל שאר הפיקסלים שאינם אפסים בינאריים ייחשבו כחזית (ויסומנו). פיקסלים ריקים בקלט יהיו ריקים גם בפלט.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_connected_indexs (gal_data_t קישוריות בינארית, אינט)

בנה רשימה מקושרת gal_data_t, כאשר כל צומת ברשימה מכיל מערך עם מדדים של האזורים המחוברים. לכן למערכים של כל צומת יכול להיות גודל שונה. שימו לב שהמדדים יחושבו רק על הפיקסלים עם ערך 1 ובפנים, זה ישנה את הערכים באופן זמני ל -2 (ויחזיר אותם בסוף ל -1).

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_connected_adjacency_matrix (gal_data_t * סמיכות, size_t * לא מחובר)

מצא את מספר התוויות המחוברות והתוויות החדשות על בסיס מטריצת סמיכות, שחייבת להיות מערך בינארי מרובע (סוג GAL_TYPE_UINT8). מערך הנתונים המוחזר הוא רשימה של תוויות חדשות עבור כל תווית ישנה. במילים אחרות, פונקציה זו תמצא את האובייקטים המחוברים (אולי באמצעות אובייקט שלישי) ובמערך הפלט, האלמנטים המתאימים לכל תוויות הקלט יהיו בעלי אותו ערך. המספר הכולל של התוויות המחוברות מוכנס לחלל שאליו המצביע מחובר.

מטריצת סמיכות מגדירה קשר בין שתי תוויות. לדוגמא, בואו & rsquos נניח שיש לנו 5 תוויות ואנחנו יודעים שהתוויות 1 ו- 5 מחוברות לתווית 3, אך אינן קשורות זו לזו. כמו כן, התוויות 2 ו -4 אינן נוגעות בשום תווית אחרת. אז בסך הכל יש לנו 3 תוויות סופיות: אובייקט משולב אחד (מוזג מתוויות 1, 3 ו- 5) והתוויות הראשוניות 2 ו- 4. מטריצת סמיכות הקלט תיראה כך (שימו לב לשורה ולעמודה הנוספת לתווית 0 שמתעלמים ממנו):

למרות שמטריצת הצמידות כפי שהיא משמשת כאן היא סימטרית, נכון לעכשיו פונקציה זו מניחה שהיא ממולאת משני צידי האלכסון.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
gal_binary_connected_adjacency_list (gal_list_sizet_t ** listarr, size_t number, size_t minmapsize, int quietmmap, size_t * numconnected)

מצא את מספר התוויות המחוברות והתוויות החדשות על סמך רשימת סמיכות. הפלט של פונקציה זו זהה לזה של gal_binary_connected_adjacency_matrix. אך ההבדל העיקרי הוא בכך שהיא משתמשת ברשימת תוויות מחוברות לכל תווית במקום במטריצת סמיכות מרובעת. זה נעשה מכיוון שכאשר מספר התוויות הופך גדול מאוד (למשל בקנה מידה של 100,000), מטריצת הצמידות יכולה לצרוך יותר מ- 10GB של זיכרון RAM!

לרשימת הקלט יש את הפורמט הבא: זהו מערך של מצביעים ל gal_list_sizet_t * (או gal_list_sizet_t **). למערך יש אלמנטים של מספרים וכל listarr [i] הוא רשימה מקושרת של gal_list_sizet_t *. כהדגמה, הקלט של אותה דוגמה ב- gal_binary_connected_adjacency_matrix ייראה למטה והפלט של פונקציה זו יהיה זהה לזה.

מדוגמא זו, כבר ברור ששיטה זו תצרוך הרבה פחות זיכרון. אך מכיוון שהוא צריך לנתח רשימות (ולא לדלג בקלות בין אלמנטים במערך), זה יכול להיות איטי יותר. אבל בתרחישים שבהם יש יותר מדי אובייקטים (שעשויים לחרוג מהמערכת כולה & rsquos RAM + SWAP), אפשרות זו מהווה חלופה טובה וירידה במהירות העיבוד שווה לבצע את העבודה.

בדומה ל gal_binary_connected_adjacency_matrix, פונקציה זו תכתוב את המספר הסופי של התוויות המחוברות במספר מחובר. אך מכיוון שאין צורך בוויכוח gal_data_t * (שם הוא יכול לרשת את הפרמטרים minmapsize ו- quietmmap), הוא זקוק גם לקלט. למידע נוסף על minmapsize ו- quietmmap, ראה ניהול זיכרון.

פוּנקצִיָה:
gal_data_t *
תווית גל_בינארית_ (gal_data_t * קלט, קישוריות int, size_t * מספר חורים)

תייג את כל החורים בחזית (אלמנטים שאינם אפסים בקלט) כאזורים עצמאיים. חורים הם אזורי רקע (אפס ערך בקלט) המוקפים במלוא החזית, כהגדרתם בקישוריות. למערך הנתונים שהוחזר יש מספר שלם חתום של 32 סיביות עם גודל הקלט. לכל החורים בקלט יהיו תוויות / מונים הגדולות או שוות ל -1. לשאר אזורי הרקע עדיין יהיה ערך 0 ולפיקסלים הקדמיים הראשוניים יהיה ערך -1. המספר הכולל של חורים ייכתב במקום בו מספר חורים מצביע.

פוּנקצִיָה:
בָּטֵל
מילוי חורים_בינארי_ (קלט gal_data_t *, קישוריות int, גודל_t maxsize)

מלא את כל החורים (0 פיקסלים מוערכים המוקפים בפיקסלים מוערכים 1) של מערך הקלט הבינארי. ניתן לקבוע את קישוריות החורים באמצעות קישוריות. חורים גדולים ממידות גדולות אינם מלאים. פונקציה זו פועלת כרגע רק על מערך נתונים דו-ממדי.


מלומד פוסט-דוקטורנט_מחלקה לאסטרונומיה

המחלקה לאסטרונומיה באוניברסיטת קליפורניה בברקלי מחפשת יישומים עבור מלומד פוסט-דוקטורט שיוביל את פיתוח תשתית התוכנה ואלגוריתמים מדעיים לצורך הסקת נתונים על סדרות זמן מסקרים סינופטיים חדשים וקיימים. העבודה, שנערכה עם מערך מגוון ומעורב של אנשים בקבוצתו של פרופ 'יהושע בלום, בחסות מענק תוכנה חדש של קרן גורדון ובטי מור.

עמדה זו סובבת סביב SkyPortal, פרויקט קוד פתוח שבמרכזו ברקלי המאפשר ניהול ושיתוף פעולה של מקורות ואירועים בתחום הזמן. כאשר הפרויקט מתחיל להיות מאומץ על ידי סקרים מובילים, המלומד הפוסט-דוקטורט יהיה אחראי על פיתוח SkyPortal כדי להבטיח שהפוטנציאל המדעי שלו ימומש ברחבי העולם - הן על ידי משתפי פעולה מקבוצת בלום והן על ידי אחרים. המלומד יסייע בניהול וצמיחת קהילת המשתמשים בעין ליצור פרויקט קוד פתוח בר קיימא לטווח ארוך.

בנוסף לפיתוח תוכנה, מרכיב קריטי בעמדה זו הוא ייצור תפוקה מדעית מקורית ומדעית העושה שימוש ראשוני (ו / או מרחיב את היכולות של SkyPortal). זה עשוי לכלול פיתוח אלגוריתמי בתחומים מתודולוגיים כגון למידה חצי-מפוקחת, זיהוי חריגות ללא פיקוח, AI ניתן להסבר / פרשנות וחיזוי. זה עשוי לכלול גם מאמצים ספציפיים לתחום במעקב אחר גלי הכבידה, אירועי שיבוש גאות או כוכבים משתנים.

עבודה זו עשויה להסתמך על מחקר חדשני בסטטיסטיקה, מדעי חישוב, אסטרונומיה בתחום הזמן ולמידה עמוקה, והיא צפויה להוביל ליישומים מעבר לאסטרונומיה. לשיתוף הפעולה יש גישה למערכי נתונים אסטרונומיים קנייניים והוא בונה מערכות המסוגלות לבלוע, להטמיע וליצור "ידע חדש" מזרמי נתונים מסיביים הצפויים מפרויקטים עתידיים, כמו למשל טלסקופ הסקר הסינופטי הגדול והמתקן החולף זוויקי (ZTF2). לשיתוף הפעולה יש גם גישה למתקני מחשוב בקנה מידה גדול בקמפוס, במעבדה הלאומית לורנס ברקלי (LBNL), ובזמן מחשוב ענן שנתרם על ידי שותפים בתעשייה.

עבודה זו תונחה על ידי פרופ 'יהושע בלום במחלקה לאסטרונומיה, אך התפקיד קורא גם לקשרים אינטראקטיביים חזקים עם בכירים אחרים בשיתוף הפעולה במחלקות אחרות (במיוחד ד"ר סטפן ואן דר וולט, ראש הפרויקט ופרופ' פרננדו פרז. ) ובמכון ברקלי למדעי נתונים. מעודדים גם ניסיון והתעניינות מוכחת בעבודה עם סטודנטים לתארים מתקדמים. המועמדים החזקים ביותר הוכיחו הצלחה בביצוע מחקרים מקוריים באסטרונומיה, סטטיסטיקה, למידת מכונה (עמוק או אחר) ועליהם להיות בעלי רקורד חזק בבניית ותחזוקת קוד מחשוב של פייתון.

התפקיד החל בסתיו 2020 הוא לשנתיים, במשרה מלאה, עם חידוש לשנה שלישית בהתאם לזמינות הכספים.

התפקיד יהיה פתוח עד למילויו.

למידע נוסף על התפקיד, כולל כישורים נדרשים וחומרי יישום, היכנסו https://aprecruit.berkeley.edu/JPF02472

אוניברסיטת קליפורניה, ברקלי היא מעסיקה של AA / EEO. כל המועמדים המוסמכים יקבלו תמורה לעבודה ללא התחשבות בגזע, צבע, דת, מין, נטייה מינית, זהות מגדרית, מוצא לאומי, נכות, גיל או מעמד ותיק מוגן.


נתוני IceCube של כל השמיים: שנים 2008-2018

IceCube ביצעה מספר חיפושים אחר מקורות דמויי נקודה של נייטרינים. האירועים הכלולים במהדורה זו מהווים את המדגם המשמש בחיפוש המקור של נקודות נקודה נייטרינו ל- IceCube במשך 10 שנים [1]. האירועים במדגם הם מועמדים למסלול נייטרינו שזוהו על ידי IceCube בין אפריל 2008 ליולי 2008.

הנתונים הכלולים במהדורה זו של מדגם המקור הנקודתי של IceCube מראים עדויות 3.3σ לעודף מצטבר של אירועים מקטלוג של 110 מקורות פוטנציאליים, המונעים בעיקר על ידי ארבעה מקורות (NGC 1068, TXS 0506 + 056, PKS 1424 + 240 ו- GB6 J1542 + 6129). NGC 1068 נותן את העודף הגדול ביותר ומופיע בצירוף מקרים מרחבי עם הנקודה החמה ביותר בחיפוש השמים הצפוני המלא [1].

מדגם אירועי הנקודות של נייטרינו בן 10 שנים של IceCube כולל עיבוד מעודכן לאירועים בין אפריל 2012 למאי 2015, מה שמוביל להבדלים במשמעות של מקורות מסוימים, כולל TXS 0506 + 056. למידע נוסף, עיין ב [2].

This release contains data beginning in 2008 (IC40) until the spring of 2018 (IC86-VII). In order to standardize the release format of IceCube’s point source candidate events, this release duplicates and supplants previously released data from 2012 and earlier. Events from this release cannot be combined with other IceCube public data releases.


Datasets

Data mining datasets, University of Edinburgh Twenty-four datasets from a wide range of fields including the SuperCOSMOS Sky Survey Object Catalogue and Volcanoes on Venus.

Datasets for textbook Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy (Z. Ivezic, A. Connolly, J. VanderPlas, A. Gray, 2013) Seventeen datasets from the Sloan Digital Sky Survey and other astronomical surveys with Python codes illustrating statistical analysis, classification and graphics.

Datasets for textbook Modern Statistical Methods for Astronomy with R Applications (E. D. Feigelson & G. J. Babu, Cambridge University Press, 2012) Nineteen datasets from several branches of astronomy with R codes illustrating univariate distributions, measurement errors, censoring and truncation, nonlinear regression, multivariate analysis, clustering and classification, spatial point processes, and time series analysis with graphics.

Datasets for R exercises and graphics (University of Birmingham) Several datasets from extragalactic astronomy prepared by Alastair Sanderson for online tutorials on the R statistical software environment with graphics.

Time series of variable stars (University of California Berkeley) Visible band lightcurves of 137 classes of variable stars, serving as training sets for classification of lightcurves generated by wide-field multi-epoch surveys. From Berkeley’s Center for Time Domain Informatics.

Time series of X-ray sources (Naval Research Lab) A variety of Poissonian and Gaussian time series from X-ray astronomy including: quasar, BL Lac object, supernova, accretion binary star systems, gamma-ray burst, and sunspots.


צפו בסרטון: ASTRONOMIA IN PILLOLE (יָנוּאָר 2022).