计算天文--聚文网

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内容简介

计算天文是融合了天文学、计算机科学、工程学和信息学的新兴研究方向。
通过多学科交叉融合，运用人工智能和高性能计算方法，揭示涉及大量复杂天文数据的宇宙和天体的奥秘，主要应对下一代望远镜以指数增长的数据量、数据产出率和数据复杂性引发的挑战和机遇。

作者简介

冯毅，之江实验室智能计算平台研究中心研究员，中国科学院大学天体物理专业博士，发表论文二十余篇，多次参与重量天文项目建设。

1 背景篇
1．1 计算天文学
1．1．1 产生背景
1．1．2 技术体系
1．2 计算天文数字反应堆
1．2．1 科学范式变革
1．2．2 数字反应堆构建
参考文献

2 现状篇
2．1 基于人工智能的天文学研究
2．1．1 脉冲星候选体筛选
2．1．2 快速射电暴候选体筛选
2．1．3 星体分类及其他方面的应用
2．2 基于智能计算硬件的天文数据处理研究
2．2．1 基于GPU的超导相变边缘探测器研究
2．2．2 天文望远镜接收机数字后端系统
2．2．3 基于FPGA的FAST接收机的数字后端
2．3 其他技术路线
2．3．1 导航定位技术
2．3．2 太赫兹望远镜技术
2．3．3 相控阵馈源的射电天文应用
2．3．4 望远镜后端放大器应用
2．3．5 基于高性能计算的天文仿真
参考文献

3 趋势篇
3．1 数据寻星技术
3．1．1 脉冲星搜寻技术
3．1．2 人工脉冲星搜寻
3．1．3 半自动化脉冲星搜寻
3．1．4 基于机器学习的脉冲星搜寻
3．1．5 快速射电暴搜寻技术
3．1．6 展望
3．2 天文数据处理技术
3．2．1 天文大数据存储
3．2．2 支持高通量的数字后端系统
3．2．3 射电天文学下的自适应滤波
3．2．4 展望
3．3 数据挖掘技术
3．3．1 主要技术路线综述
3．3．2 聚类和密度估计
3．3．3 数据降维
3．3．4 数据分类
3．3．5 回归分析
3．3．6 展望
3．4 面临的挑战与机遇
3．4．1 天文人工智能模型设计
3．4．2 海量天文无标注数据处理
3．4．3 天文人工智能模型泛化能力提升
3．4．4 非脉冲星周期搜索方法的巡天数据建模
3．4．5 脉冲星搜索方法计算复杂度降低
参考文献

4 行动篇
4．1 之江行动
4．2 结语与展望

计算天文

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