分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2021-06-18 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 本文提出，用深度神经网络代替快速傅里叶变换法，求解无碰撞引力N体数值模拟方法PM-Tree中的势能，以提升PM-Tree方法的效率，验证深度学习方法加速无碰撞引力N体数值模拟的可行性。无碰撞引力N体数值模拟对研究星系、暗物质晕以及宇宙大尺度结构的形成和演化都有重要意义。而无碰撞引力N体数值模拟的传统方法在大规模问题上的模拟计算非常耗时，其中常用的PM-Tree方法的主要耗时部分是求解势能（解Poisson方程）。本文提出使用深度神经网络代替传统方法加速求解Poisson方程，多次调整并训练和测试深度神经网络模型结构，最终选用了辅以残差网络局部结构的Encoder-Decoder整体结构。验证了深度神经网络解Poisson方程的计算时间复杂度为；同样数据下进行测试，速度快于快速傅里叶变换方法求解和有限差分法求解；在同等采样率的情况下，精度优于快速傅里叶变换方法求解；并且具有可扩展性。故无碰撞引力N体数值模拟中，用深度神经网络可以提升PM-Tree方法中求解势能的速度，从而有效提升整体模拟速度。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2020-07-21 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 自动气象监测系统是现代天文观测台站必备的辅助系统之一，传统自动气象系统是基于微控制器或PC开发的。微控制器多用于工业控制，无法满足多任务和批量数据的快速处理；PC由于高功耗、高成本及低可移动性无法在野外如选择台址时使用。为了克服上述两种开发方式的缺点，本文采用基于ARM架构的嵌入式系统为抚仙湖NVST开发一套低功耗、低成本、高稳定性的自动气象监测系统。本文介绍了NVST气象站的整体设计，软硬件功能以及调试中遇到的问题及解决方法。
分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2017-09-26 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 海量观测数据及次生数据的高效存储与检索，天文大数据的快速及时处理，加速天文学研究的科学产出等问题，已成为天文观测和天文研究迫切需要解决的难题。以信息技术为支撑的天文大数据的高效分析和处理，帮助天文学家重新审视和了解宇宙。虚拟天文台的出现为全球范围内研究资源的无缝透明连接提供了协议、标准，以协议为基拙规范了天文数据的发布与检索方式。以国内外现有的观测设备为基拙，综述目前主流天文机构的数据发布与检索相关情况。
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