Astronomie

Zdroje datové sady související s astronomií?

Zdroje datové sady související s astronomií?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Dělám projekt pro třídu statistik a myslel jsem si, že by to mohla být zajímavá práce s datovou sadou spojenou s astronomií. O astronomii bohužel nevím vůbec nic a ani bych nevěděl, kde hledat nějaké velké soubory dat. Přednostně bych chtěl některá data, která by mohla odpovídat regresnímu modelu, tj. Vysvětlující proměnné plus proměnná odpovědi. Ví někdo o místě, kde hledat, co popisuji?

Vím, že otázka je trochu obecná - myslím, že důležitou součástí je, že data jsou poněkud „zajímavá“ (něco, čemu laik rozumí) a že existuje několik proměnných, které by mohly mít korelaci.


Máte spoustu možností!

Specializuji se na rentgenovou astronomii, pak vám mohu navrhnout mnoho zařízení: obvykle přinášejí alespoň část svých údajů veřejně dostupných. Tipicky máte data pro světelné křivky (počet fotonů v závislosti na čase) a / nebo spektra (to je tok versus energie).

Navrhuji vám, abyste pracovali na světelných křivkách: jsou snadno dostupné, již zmenšené (nemusíte si s daty hrát, aby byly použitelné, můžete je přímo použít), a odpovídají vašemu požadavku přizpůsobení se regrese Modelka. Také si užívají spektra, stále znám některé teoretiky, kteří spektra neznají, a navíc obvykle potřebují nějaké další znalosti, kvůli souborům odpovědí, balíčkům spektrálního přizpůsobení atd. Je jen na vás (a vašem dostupném čase)!

Zde je seznam některých zařízení s dostupnými údaji:

Průzkumník rentgenového času Rossi

Swift / BAT

INTEGRÁLNÍ

Chandra

MAXI

Také zde najdete seznam mnoha zařízení s účastí NASA, takže seznam je mnohem větší.

Samozřejmě můžete použít i jiný druh dat (optická, infračervená, rádiová) od projektu MAST, ale nemám s nimi žádné zkušenosti. Myslím, že v optickém pásmu bude mít Hubbleův vesmírný dalekohled obrovské množství dat!

Pokud potřebujete ruku, kromě SE hlasujte nahoru / hlasujte dolů neurotickým způsobem, dejte mi vědět. Hodně štěstí!


Výhled do zaměstnání pro: Fyzici a astronomové

Předpokládá se, že celková zaměstnanost fyziků a astronomů vzroste od roku 2016 do roku 2026 o 14 procent, což je rychleji než průměr všech povolání.

U fyziků se předpokládá růst zaměstnanosti ve službách vědeckého výzkumu a vývoje, vzdělávacích službách a zdravotní péči a sociální pomoci. Rychlý růst povede za desetileté období pouze k přibližně 2 600 novým pracovním místům.

Astronomové jsou malé povolání a rychlý růst vyústí v pouhých 10 nových pracovních míst během 10 let.

Federální výdaje jsou primárním zdrojem finančních prostředků na výzkum související s fyzikou a astronomií, zejména pro základní výzkum. Očekává se, že růst výdajů federální vlády na výzkum ve fyzice a astronomii bude víceméně stagnující, což potlačí potřebu fyziků a astronomů v institucích silně závislých na takovém financování.

Vyhlídky na zaměstnání

Očekává se, že bude silně konkurovat uchazečům o stálý výzkum, například na vysokých školách a univerzitách. Stále častěji ti, kteří mají Ph.D. možná si budete muset projít několika postdoktorandskými schůzkami, než si najdete stálou pozici. Kromě toho počet výzkumných návrhů předložených k financování rostl rychleji než množství dostupných finančních prostředků, což způsobilo větší soutěž o výzkumné granty.

Navzdory soutěži o tradiční výzkumná místa by vyhlídky měly být dobré pro fyziky v aplikovaném výzkumu, vývoji a souvisejících technických oborech. Absolventům všech akademických titulů z fyziky nebo astronomie, od bakalářských po doktoráty, budou jejich znalosti přírodních věd a matematiky užitečné pro vstup do mnoha dalších povolání. Dovednosti správy databází jsou také výhodné, protože s těmito profesionály pracují velké datové sady.

Velká část výzkumu fyziky a astronomie závisí na federálních fondech, takže federální rozpočty mají z roku na rok podstatný dopad na vyhlídky na zaměstnání.


Veškerý zadaný kód by měl být testován pomocí rámce testování nosu. Příklady toho, jak tyto testy fungují, najdete v testech v rámci balíčku astroML a jednotlivých submodulů.

Veškerý odeslaný kód by měl být dokumentován podle Průvodce dokumentací Numpy. Toto je styl jednotné dokumentace používaný mnoha balíčky ve vesmíru scipy.

Kromě toho se důrazně doporučuje vytvořit ukázkové skripty, které ukazují užitečnost metody na astronomické datové sadě (nejlépe s využitím datových sad dostupných prostřednictvím astroML.datasets). Některé z těchto ukázkových skriptů lze vidět v podadresáři examples v hlavním zdrojovém úložišti: examples_root.

Tato dokumentace je relativní k astroML verze 0.4
& copy 2012-2019, Jake Vanderplas & amp AstroML Developers. Vytvořeno pomocí Sphinx 2.1.2. Návrh Web y Limonada. Zobrazit zdroj této stránky


Využití dat

Vítejte v katalogu dat Věda na sféře a # 174!

Většina datových sad v katalogu Science On a Sphere & # 174 byla vytvořena organizacemi NOAA a NASA a jsou volně dostupné pro veřejné použití. Jiné byly vytvořeny vědeckými muzei, univerzitami a dalšími jednotlivci.

Zdrojové a kreditní informace pro každou datovou sadu jsou uvedeny ve sloupci na pravé straně jednotlivých stránek pro datové sady. Před použitím datové sady nezapomeňte zkontrolovat zdroj. Další informace naleznete v oznámení o autorských právech. Pokud máte dotazy, neváhejte kontaktovat Beth Russell.


Zdroje datové sady související s astronomií? - Astronomie

AstroML: Kód strojového učení pro astronomii

AstroML je modul Pythonu pro strojové učení a dolování dat postavený na numpy, scipy, scikit-learn a matplotlib a distribuovaný pod licencí 3-Clause BSD. Obsahuje rostoucí knihovnu statistických rutin a rutin strojového učení pro analýzu astronomických dat v pythonu, zavaděče několika otevřených astronomických datových sad a velkou sadu příkladů analýzy a vizualizace astronomických datových sad.

Tento projekt zahájil v roce 2012 Jake VanderPlas, aby doprovázel knihu Statistika, dolování dat a strojové učení v astronomii Zeljko Ivezic, Andrew Connolly, Jacob VanderPlas a Alex Gray.

Projekt je rozdělen na dvě složky. Základní knihovna astroML je napsána pouze v pythonu a je navržena tak, aby se velmi snadno instalovala pro všechny uživatele, dokonce i pro ty, kteří nemají funkční překladač C nebo Fortran. Doprovodnou knihovnu astroML_addons lze volitelně nainstalovat pro zvýšení výkonu u určitých algoritmů. Každý algoritmus v astroML_addons má čistý pythonový protějšek v základní implementaci astroML, ale knihovna astroML_addons obsahuje rychlejší a efektivnější implementace v kompilovaném kódu. Pokud je navíc ve vašem systému nainstalován astroML_addons, základní knihovna astroML bude ve výchozím nastavení importovat a používat rychlejší rutiny.

Důvodem tohoto rozdělení je snadné použití pro nováčky v Pythonu. Pokud jsou předpoklady ve vašem systému již nainstalovány, lze základní knihovnu astroML nainstalovat a použít na jakémkoli systému s malými potížemi. Knihovna astroML_addons vyžaduje kompilátor C, ale je také navržena tak, aby se snadno instalovala pro pokročilejší uživatele. Viz další diskuse v části „Vývoj“ níže.

  • Dokumentace HTML: http://astroML.github.com
  • Úložiště zdrojového kódu: http://github.com/astroML/astroML
  • Sledovač problémů: http://github.com/astroML/astroML/issues
  • Seznam adresátů: https://groups.google.com/forum/#!forum/astroml-general

Tento balíček používá distutils, což je výchozí způsob instalace modulů pythonu. Před instalací se ujistěte, že váš systém splňuje předpoklady uvedené v části Závislosti níže.

Chcete-li nainstalovat základní balíček astroML do domovského adresáře, použijte:

Můžete zadat libovolný adresář pro instalaci pomocí:

Instalace celého systému na systémy Linux / Unix:

Balíček astroML_addons vyžaduje pro instalaci funkční kompilátor C / C ++. Lze jej nainstalovat pomocí:

Skript může využívat kteroukoli z výše popsaných možností.

V astroML existují tři úrovně závislostí. Jádro pro základní balíček astroML jsou vyžadovány závislosti. Doplněk pro výkon astroML_addons jsou vyžadovány závislosti. Volitelný pro spuštění některých (ale ne všech) ukázkových skriptů jsou vyžadovány závislosti. Jednotlivé ukázkové skripty zobrazí jejich volitelné závislosti v horní části souboru.

Základní balíček astroML vyžaduje následující:

    verze 2.6.x - 2.7.x (astroML dosud nepodporuje python 3.x) & gt = 1,4 & gt = 0,7 & gt = 0,99 & gt = 3,0. PyFITS je čtečka pythonů pro soubory flexibilního obrazového transportního systému (FITS), založená na cfitsio. Několik zavaděčů datových sad vyžaduje pyfits.

Tato konfigurace odpovídá vydání Ubuntu 10.04 LTS z dubna 2010.

Ke spuštění jednotkových testů budete také potřebovat nose & gt = 0,10

Rychlý kód v astroML_addons vyžaduje funkční kompilátor C / C ++.

Několik ukázkových skriptů vyžaduje specializované nebo upgradované balíčky. Tyto požadavky jsou uvedeny v horní části konkrétních skriptů

    verze 0.11 přidala submodul řídkého grafu. Příklad minimální kostry vyžaduje scipy & gt = 0,11 poskytuje příjemné rozhraní pro Markov-Chain Monte Carlo. Několik příkladů používá pyMC pro průzkum prostorů vysokých rozměrů. Příklady byly napsány pomocí pymc verze 2.2, která poskytuje rozhraní k pixelovému schématu HEALPix a také rychlé sférické harmonické transformace.

Tento balíček je navržen jako úložiště pro dobře napsaný astronomický kód a doporučuje se odesílání nových rutin. Po instalaci systému pro správu verzí git můžete zkontrolovat nejnovější zdroje z github pomocí:

nebo pokud máte oprávnění k zápisu:

Důrazně doporučujeme příspěvky užitečného kódu souvisejícího s astronomií: aby byl astroML relevantním nástrojem pro komunitu python / astronomie, bude se muset rozvíjet s oblastí výzkumu. Existuje několik pokynů pro příspěvek:

Jakýkoli příspěvek by měl být poskytován prostřednictvím systému vyžádání vyžádání github (další informace najdete na stránce nápovědy Kód odeslaný do astroML by měl odpovídat licenci ve stylu BSD a postupujte podle průvodce stylem PEP8.

Dokumentace a příklady

Veškerý odeslaný kód by měl být dokumentován podle Průvodce dokumentací Numpy. Toto je styl jednotné dokumentace používaný mnoha balíčky ve vesmíru scipy.

Kromě toho se důrazně doporučuje vytvářet ukázkové skripty, které ukazují užitečnost metody na astronomickém datovém souboru (nejlépe s využitím zavaděčů v astroML.datasets). Tyto ukázkové skripty jsou v podadresáři examples v hlavním zdrojovém úložišti.

Rozhodli jsme se brzy, abychom oddělili základní rutiny od vysoce výkonných kompilovaných rutin. Tím se ujistíte, že instalace balíčku jádra je co nejjednodušší (tj. Nevyžaduje kompilátor C).

Příspěvky efektivního kompilovaného kódu do astroML_addons jsou podporovány: dostupnost efektivních implementací běžných algoritmů v pythonu je jednou z nejsilnějších vlastností vesmíru pythonu. Upřednostňovanou metodou zabalení zkompilovaných knihoven je použití cythonu, jiné možnosti (vazba, SWIG atd.) Se vytvářejí a udržují těžší.

V současné době platí zásada, že jakýkoli efektivní algoritmus obsažený v astroML_addons by měl mít v astroML duplicitní implementaci pouze pro python, s kódem, který vybere rychlejší rutinu, pokud je k dispozici. (Příklad toho, jak to funguje, najdete v definici funkce lomb_scargle v astroML / periodogram.py). Tato zásada existuje ze dvou důvodů:

  1. umožňuje začínajícím uživatelům mít všechny funkce astroML bez nutnosti bolesti hlavy komplikovaných instalačních kroků.
  2. slouží didaktickému účelu: implementace pouze pro python jsou často snáze čitelné a srozumitelné než ekvivalentní implementace v C nebo cythonu.
  3. prosazuje správnou praxi kódování, jak se vyhnout předčasné optimalizaci. Nejprve se ujistěte, že kód funguje (tj. Napište jej v jednoduchém pythonu). Poté v doplňcích vytvořte optimalizovanou verzi.

Pokud se tato politika v budoucnu ukáže jako obzvláště zatěžující, může být přehodnocena.


Zdroje datové sady související s astronomií? - Astronomie

AstroML: Machine Learning for Astronomy

AstroML je modul Pythonu pro strojové učení a dolování dat postavený na numpy, scipy, scikit-learn a matplotlib a distribuovaný pod licencí BSD. Obsahuje rostoucí knihovnu statistických rutin a rutin strojového učení pro analýzu astronomických dat v pythonu, zavaděče několika otevřených astronomických datových sad a velkou sadu příkladů analýzy a vizualizace astronomických datových sad.

Tento projekt zahájil v roce 2012 Jake VanderPlas, aby doprovázel knihu Statistika, dolování dat a strojové učení v astronomii Zeljko Ivezic, Andrew Connolly, Jacob VanderPlas a Alex Gray.

  • Dokumentace HTML: http://www.astroML.org
  • Úložiště zdrojového kódu: http://github.com/astroML/astroML
  • Sledovač problémů: http://github.com/astroML/astroML/issues
  • Seznam adresátů: https://groups.google.com/forum/#!forum/astroml-general

Tento balíček používá distutils, což je výchozí způsob instalace modulů pythonu. Před instalací se ujistěte, že váš systém splňuje požadavky uvedené v části Závislosti uvedené níže.

Chcete-li nainstalovat základní balíček astroML do domovského adresáře, použijte:

Balíček jádra je čistý python, takže instalace by na většině systémů měla být přímá. Chcete-li nainstalovat ze zdroje, použijte:

Můžete zadat libovolný adresář pro instalaci pomocí:

Instalace celého systému na systémy Linux / Unix:

V astroML existují dvě úrovně závislostí. Jádro pro základní balíček astroML jsou vyžadovány závislosti. Volitelný pro spuštění některých (ale ne všech) ukázkových skriptů jsou vyžadovány závislosti. Jednotlivé ukázkové skripty zobrazí jejich volitelné závislosti v horní části souboru.

Základní balíček astroML vyžaduje následující:

    verze 2.7 a 3.3+ & gt = 1,4 & gt = 0,11 & gt = 0,18 & gt = 0,99 & gt = 1,1 AstroPy je povinen číst soubory systému FITS (Flexible Image Transport System), které používá několik datových sad.

Tato konfigurace odpovídá vydání Ubuntu 10.04 LTS z dubna 2010 s přidáním scikit-learn.

Ke spuštění jednotkových testů budete také potřebovat nose & gt = 0,10

Několik ukázkových skriptů vyžaduje specializované nebo upgradované balíčky. Tyto požadavky jsou uvedeny v horní části konkrétních skriptů

    poskytuje pěkné rozhraní pro Markov-Chain Monte Carlo. Několik příkladů astroML používá pyMC k průzkumu prostorů vysokých rozměrů. Příklady byly napsány pomocí pymc verze 2.2, která poskytuje rozhraní k pixelovému schématu HEALPix a také rychlé sférické harmonické transformace.

Tento balíček je navržen jako úložiště pro dobře napsaný astronomický kód a doporučuje se odesílání nových rutin. Po instalaci systému pro správu verzí Git můžete zkontrolovat nejnovější zdroje z GitHub pomocí:

nebo pokud máte oprávnění k zápisu:

Důrazně doporučujeme příspěvky užitečného kódu souvisejícího s astronomií: aby byl astroML relevantním nástrojem pro komunitu python / astronomie, bude se muset rozvíjet s oblastí výzkumu. Existuje několik pokynů pro příspěvek:

Jakýkoli příspěvek by měl být poskytován prostřednictvím systému vyžádání vyžádání github (další informace najdete na stránce nápovědy Kód odeslaný do astroML by měl odpovídat licenci ve stylu BSD a postupujte podle průvodce stylem PEP8.

Dokumentace a příklady

Veškerý odeslaný kód by měl být dokumentován podle Průvodce dokumentací Numpy. Toto je styl jednotné dokumentace používaný mnoha balíčky ve vesmíru scipy.


Zdroje datové sady související s astronomií? - Astronomie

Binární datové sady mají pouze dvě (použitelné) hodnoty: 0 (známé také jako pozadí) nebo 1 (známé také jako popředí). Jsou vytvořeny poté, co se na datovou sadu použije nějaká binární klasifikace. Nejběžnější je prahová hodnota: například na obrázku jsou pixely s hodnotou nad prahovou hodnotou dány hodnotou 1 a těm, jejichž hodnota je nižší než prahová hodnota, je přiřazena hodnota 0.

Protože existují pouze dvě hodnoty, při zpracování binárních obrazů se obvykle zajímáte o umístění prvku a jeho okolí (sousedů). Pokud má datová sada více než jednu dimenzi, lze pro každý datový prvek definovat více tříd bezprostředních sousedů (které se dotýkají prvku). Abychom oddělili tyto různé třídy bezprostředních sousedů, definujeme je připojení.

Klasifikace se provádí podle vzdálenosti od středu prvku ke středu souseda & rsquos. Nejbližší bezprostřední sousedé mají konektivitu 1, druhá nejbližší třída sousedů má konektivitu 2 atd. Celkově je největší možnou konektivitou pro data s rozměry ndim ndim. Například v datové sadě 2D mají 4 sousední sousedé (kteří sdílejí hranu a mají vzdálenost 1 pixel) konektivitu 1. Ostatní 4 sousedé, kteří sdílejí pouze vrchol (se vzdáleností ( sqrt <2 > ) pixely) mají konektivitu 2. Konvenčně třída sousedů s připojením-2 zahrnuje také sousedy s připojením 1, takže jim například říkáme 8-připojené sousedy v 2D datových sadách.

V ideálním případě stačí jeden bit pro každý prvek binární datové sady. CPU však nejsou navrženy tak, aby fungovaly na jednotlivých bitech, nejmenší jednotkou adres paměti je bajt (obsahující 8 bitů na moderních CPU). Proto je v Gnuastro typ používaný pro binární datovou sadu uint8_t (viz Číselné datové typy). I když to vyžaduje 8krát více paměti, tato volba nabízí mnohem lepší výkon a některé další (užitečné) funkce.

Výhodou použití celého bajtu pro každý prvek binární datové sady je, že můžete mít i jiné hodnoty (které budou při zpracování ignorovány). Jedna taková běžná hodnota & ldquoother & rdquo v reálných datových sadách je prázdná hodnota (k označení oblastí, které by neměly být zpracovány, protože nejsou k dispozici žádná data). V těchto případech je nutné použít konstantní hodnotu GAL_BLANK_UINT8 (viz prázdné hodnoty knihovny (blank.h)). Další je nějaká dočasná hodnota (hodnoty), které lze dát zpracovanému pixelu, aby se zabránilo další kopii datové sady jako v GAL_BINARY_TMP_VALUE, která je popsána níže.

Makro: GAL_BINARY_TMP_VALUE

Níže popsané funkce fungují na datové sadě typu uint8_t s hodnotami 1 nebo 0 (žádný další pixel se nedotkne). V některých případech je však nutné během zpracování funkcí do každého prvku vložit dočasné hodnoty. Tato dočasná hodnota má pro operaci zvláštní význam a bude operována. Pokud tedy vaše vstupní datové sady mají jiné hodnoty než 0 a 1, na které nechcete, aby tyto funkce fungovaly, ujistěte se, že se nerovnají této hodnotě makro & rsquos. Všimněte si, že tato hodnota se také liší od GAL_BLANK_UINT8, takže vaše vstupní datové sady mohou také obsahovat prázdné prvky.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_erode (gal_data_t * input, size_t num, int connectivity, int inplace)

Proveďte počet eroze na sousedních vstupech připojených k připojení (definice připojení viz výše).

Pokud je místo na místě nenulové a typ input & rsquos je GAL_TYPE_UINT8, pak bude eroze provedena v rámci vstupní datové sady a bude vrácen ukazatel. V opačném případě je vstup zkopírován (a v případě potřeby převeden) na GAL_TYPE_UINT8 a eroze bude provedena na této nové datové sadě, která bude také vrácena. Tato funkce bude fungovat pouze u prvků s hodnotou 1 nebo 0. Všechno ostatní ponechá beze změny.

Eroze (inverze dilatace) je operace v matematické morfologii, kde je každý pixel v popředí, který se dotýká pixelu pozadí, převrácen (změněn na pozadí). Hodnota připojení určuje definici & ldquotouching & rdquo. Eroze tak zmenší oblast oblastí popředí o jednu vrstvu pixelů.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_dilate (gal_data_t * input, size_t num, int connectivity, int inplace)

Proveďte num dilatace na sousedních vstupech připojených k připojení (definice připojení viz výše). Další informace o místě a výstupu najdete v gal_binary_erode.

Dilatace (inverze eroze) je operace v matematické morfologii, kde je každý pixel pozadí, který se dotýká pixelu v popředí, převrácen (změněn na popředí). Hodnota připojení určuje definici & ldquotouching & rdquo. Dilatace tak zvýší plochu oblastí popředí o jednu vrstvu pixelů.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_open (gal_data_t * input, size_t num, int connectivity, int inplace)

Udělejte počet otvorů na sousedních vstupech připojených k připojení (definice připojení viz výše). Další informace o místě a výstupu najdete v gal_binary_erode.

Otevření je operace v matematické morfologii, která je definována jako eroze následovaná dilatací (definice eroze a dilatace viz výše). Otevřením se tak odstraní vnější struktura popředí. V této implementaci se na datovou sadu použijí num eroze, poté num dilatace.

Funkce:
size_t
gal_binary_connected_components (gal_data_t * binární, gal_data_t ** out, konektivita int)

Vraťte počet připojených komponent v binárním formátu pomocí prvního vyhledávacího algoritmu šířky (vyhledání všech pixelů patřících k jedné komponentě, než přejdete k další). Spojení mezi dvěma pixely je definováno na základě hodnoty pro připojení. out je datová sada se stejnou velikostí jako binární s typem GAL_TYPE_INT32. Každý pixel out bude mít štítek připojené komponenty, ke které patří. Označení připojených komponent začíná od 1, takže vstupním a rsquos pixelům pozadí je přiřazen štítek nula.

Když * out! = NULL (jeho prostor je již přidělen), bude vymazán (na nulu) na začátku této funkce. Jinak, když * out == NULL, bude touto funkcí přidělena potřebná datová sada pro udržení výstupu.

binární musí mít typ GAL_TYPE_UINT8, jinak se tato funkce přeruší s chybou. Kromě prázdných pixelů (s hodnotou GAL_BLANK_UINT8 definovanou v prázdných hodnotách knihovny (blank.h)) budou všechny ostatní nenulové pixely v binárním formátu považovány za popředí (a budou označeny). Prázdné pixely na vstupu budou také prázdné na výstupu.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_connected_indexs (gal_data_t * binární, int připojení)

Vytvořte gal_data_t propojený seznam, kde každý uzel seznamu obsahuje pole s indexy připojených oblastí. Proto pole každého uzlu mohou mít jinou velikost. Upozorňujeme, že indexy budou počítány pouze na pixelech s hodnotou 1 a interně dočasně změní hodnoty na 2 (a nakonec je vrátí zpět na 1).

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_connected_adjacency_matrix (gal_data_t * adjacency, size_t * numconnected)

Najděte počet připojených popisků a nových popisků na základě matice sousedství, kterou musí být čtvercové binární pole (typ GAL_TYPE_UINT8). Vrácená datová sada je seznam nových štítků pro každý starý štítek. Jinými slovy, tato funkce najde objekty, které jsou připojeny (možná prostřednictvím třetího objektu) a ve výstupním poli budou mít příslušné prvky pro všechny vstupní štítky stejnou hodnotu. Celkový počet připojených štítků se vloží do prostoru, na který numconnected ukazuje.

Matice sousedství definuje spojení mezi dvěma štítky. Například předpokládejme, že máme 5 štítků a víme, že štítky 1 a 5 jsou spojeny se štítkem 3, ale nejsou vzájemně propojeny. Štítky 2 a 4 se také nedotýkají žádného jiného štítku. Celkově tedy máme 3 konečné štítky: jeden kombinovaný objekt (sloučený ze štítků 1, 3 a 5) a počáteční štítky 2 a 4. Vstupní matice sousedství by vypadala takto (všimněte si zvláštního řádku a sloupce pro štítek 0 který je ignorován):

Ačkoli zde použitá matice sousedství je symetrická, v současné době tato funkce předpokládá, že je vyplněna na obou stranách úhlopříčky.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_connected_adjacency_list (gal_list_sizet_t ** listarr, size_t číslo, size_t minmapsize, int quietmmap, size_t * numconnected)

Najděte počet připojených štítků a nových štítků na základě seznamu sousedství. Výstup této funkce je identický s výstupem gal_binary_connected_adjacency_matrix. Ale hlavní rozdíl je v tom, že používá seznam připojených štítků ke každému štítku namísto čtvercové matice sousedství. To se děje proto, že když se počet štítků stane velmi velkým (například na stupnici 100 000), matice sousedství může spotřebovat více než 10 GB RAM!

Vstupní seznam má následující formát: je to řada ukazatelů na gal_list_sizet_t * (nebo gal_list_sizet_t **). Pole má číselné prvky a každý listarr [i] je propojený seznam gal_list_sizet_t *. Jako ukázka bude vstup stejného příkladu v gal_binary_connected_adjacency_matrix vypadat níže a výstup této funkce bude stejný jako tam.

Z tohoto příkladu je již jasné, že tato metoda spotřebuje mnohem méně paměti. Ale protože potřebuje analyzovat seznamy (a ne snadno přeskakovat mezi prvky pole), může to být pomalejší. Ale ve scénářích, kde je příliš mnoho objektů (které mohou přesahovat celý systém & rsquos RAM + SWAP), je tato možnost dobrou alternativou a pokles rychlosti zpracování stojí za to, abyste práci zvládli.

Podobně jako gal_binary_connected_adjacency_matrix, tato funkce zapíše konečný počet připojených štítků do numconnected. Ale protože to nevyžaduje žádný argument gal_data_t * (kde může zdědit parametry minmapsize a quietmmap), potřebuje je také jako vstup. Další informace o minmapsize a tiché mapě najdete v části Správa paměti.

Funkce:
gal_data_t *
gal_binary_holes_label (gal_data_t * input, int connectivity, size_t * numholes)

Označte všechny díry v popředí (na vstupu nenulové prvky) jako nezávislé oblasti. Otvory jsou oblasti pozadí (na vstupu s nulovou hodnotou), které jsou plně obklopeny popředím, jak je definováno připojením. Vrácená datová sada má 32bitový celočíselný typ se znaménkem o velikosti vstupu. Všechny díry ve vstupu budou mít štítky / čítače větší nebo rovné 1. Zbytek oblastí pozadí bude mít stále hodnotu 0 a počáteční pixely v popředí budou mít hodnotu -1. Celkový počet děr bude zapsán tam, kde budou ukazovat číslice.

Funkce:
prázdnota
gal_binary_holes_fill (gal_data_t * input, int connectivity, size_t maxsize)

Vyplňte všechny díry (0 hodnotných pixelů obklopených 1 hodnotnými pixely) binární vstupní datové sady. Konektivitu otvorů lze nastavit pomocí konektivity. Otvory větší než maximální velikost nejsou vyplněny. Tato funkce v současné době funguje pouze na 2D datové sadě.


Postdoctoral Scholar_Time Domain_Department of Astronomy

Katedra astronomie na Kalifornské univerzitě v Berkeley hledá aplikace pro postdoktorandskou školu, která by vedla vývoj softwarové infrastruktury a vědeckých algoritmů pro odvození dat časových řad z nových a stávajících přehledů. Práce prováděná s různorodým a angažovaným souborem jednotlivců ve skupině profesora Joshua Blooma je sponzorována novým softwarovým grantem od Gordon and Betty Moore Foundation.

Tato pozice se točí kolem SkyPortalu, projektu open-source zaměřeného na Berkeley, který umožňuje spolupráci a analýzu zdrojů a událostí v časové doméně. Vzhledem k tomu, že projekt začíná být přijímán předními průzkumy, bude postdoktorský vědec zodpovědný za vývoj SkyPortalu, aby zajistil, že jeho vědecký potenciál bude realizován po celém světě - jak spolupracovníky skupiny Bloom, tak dalšími. Vědec pomůže řídit a rozšiřovat komunitu uživatelů s ohledem na vytvoření dlouhodobého udržitelného projektu s otevřeným zdrojovým kódem.

Kromě vývoje softwaru je důležitou součástí této pozice i generování originálních vědeckých vědeckých výstupů, které primárně využívají (nebo rozšiřují možnosti) SkyPortalu. To může zahrnovat vývoj algoritmů v metodických oblastech, jako je učení pod dohledem, detekce anomálií bez dohledu, vysvětlitelná / interpretovatelná AI a předpovídání. Může také zahrnovat úsilí specifické pro doménu při sledování gravitačních vln, přílivových poruchových událostech nebo proměnných hvězdách.

Tato práce může vycházet z nejmodernějšího výzkumu v oblasti statistiky, výpočetní vědy, astronomie v časové oblasti a hlubokého učení a očekává se, že povede k aplikacím mimo astronomii. Spolupráce má přístup k proprietárním astronomickým datovým souborům a buduje systémy schopné přijímat, asimilovat a vytvářet „nové znalosti“ z obrovských datových toků očekávaných od nadcházejících projektů, jako je dalekohled Large Synoptic Survey Telescope a Zwicky Transient Facility (ZTF2). Spolupráce má také přístup k rozsáhlým výpočetním zařízením v areálu univerzity v Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) a prostřednictvím cloudového výpočetního času věnovaného průmyslovými partnery.

Tuto práci bude řídit profesor Joshua Bloom z oddělení astronomie, ale tato pozice také vyžaduje silné interakce s dalšími vedoucími členy spolupráce v jiných odděleních (zejména Dr. Stefan van der Walt, vedoucí projektu a profesor Fernando Perez ) a na Berkeley Institute for Data Science. Rovněž jsou podporovány zkušenosti a prokázaný zájem o práci s postgraduálními studenty. Nejsilnější kandidáti prokázali úspěch při provádění původního výzkumu v astronomii, statistice, strojovém učení (hlubokém nebo jiném) a měli by mít silné zkušenosti s budováním a udržováním výpočetních základen Pythonu.

Pozice začínající na podzim roku 2020 je na dva roky, na plný úvazek, s obnovením na třetí rok v závislosti na dostupnosti finančních prostředků.

Pozice bude otevřená, dokud nebude obsazena.

Další informace o pozici, včetně požadované kvalifikace a aplikačních materiálů, najdete na https://aprecruit.berkeley.edu/JPF02472

Kalifornská univerzita v Berkeley je zaměstnavatelem AA / EEO. Všichni kvalifikovaní uchazeči obdrží odměnu za zaměstnání bez ohledu na rasu, barvu pleti, náboženství, pohlaví, sexuální orientaci, genderovou identitu, národní původ, zdravotní postižení, věk nebo status chráněného veterána.


Data IceCube s bodovým zdrojem z celého nebe: roky 2008–2018

IceCube provedl několik hledání bodových zdrojů neutrin. Události obsažené v této verzi tvoří ukázku použitou v 10letém časově integrovaném hledání zdroje neutrinového bodu IceCube & # 8217 [1]. Události ve vzorku jsou stopové neutrinové kandidáty detekované IceCube v období od dubna 2008 do července 2008.

Data obsažená v tomto vydání ukázky bodového zdroje IceCube ukazují důkaz 3,3σ o kumulativním přebytku událostí z katalogu 110 potenciálních zdrojů, primárně poháněných čtyřmi zdroji (NGC 1068, TXS 0506 + 056, PKS 1424 + 240 a GB6 J1542 + 6129). NGC 1068 dává největší přebytek a objevuje se v prostorové shodě s nejteplejším místem při úplném hledání severní oblohy [1].

IceCube & # 8217s, desetiletý vzorek události zdroje neutrinového bodu obsahuje aktualizované zpracování událostí mezi dubnem 2012 a květnem 2015, což vede k rozdílům v důležitosti některých zdrojů, včetně TXS 0506 + 056. Další informace naleznete na [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.


Podívejte se na video: Astronomický kurz Planetum - úvodní lekce (Říjen 2022).