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我國科研團隊發(fā)現(xiàn)強引力透鏡候選體

發(fā)布:cyqdesign 2020-08-02 21:10 閱讀:7049
近日,中國科學院云南天文臺麗江天文觀測站研究員龍潛與云南大學中國西南天文研究所宇宙學研究組教授爾欣中團隊合作,利用人工智能深度學習的方法,發(fā)現(xiàn)38個新的強引力透鏡候選體。相關(guān)研究成果發(fā)表在《英國皇家天文學會月刊》(MNRAS)上。 E(kpK5h{  
h!av)nhM  
星系尺度的強引力透鏡系統(tǒng)是重要的宇宙學探針,可用于深入地研究宇宙學和天體物理中的諸多科學問題,如暗物質(zhì)性質(zhì)、星系形成和演化以及哈勃常數(shù)的測量等。然而,目前已證認的強透鏡系統(tǒng)數(shù)目過少,制約了相關(guān)天體物理學問題研究的開展。 u%T$XG  
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如何搜尋證認更多強透鏡樣本是當前工作中的主要問題。通過下一代大規(guī)模測光巡天項目的開展,人們期待發(fā)現(xiàn)數(shù)以萬計的強透鏡系統(tǒng)。但如何在海量的天體圖像中快速地找到強透鏡候選體?近年來,人工智能的快速發(fā)展為我們提供了新的可能。國際上已有相關(guān)研究團隊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法搜索強引力透鏡系統(tǒng)。 vr;Br-8  
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龍潛長期從事人工智能深度學習方面的研究,與爾欣中團隊合作構(gòu)建并訓練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Julia語言根據(jù)引力透鏡數(shù)據(jù)的特點專門定制,具有規(guī)模小、速度快、針對性強的特點?蒲腥藛T將其應用于歐洲南方天文臺2.6米巡天望遠鏡(VST)千平方度巡天(Kilo-Degree Survey—KiDS)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)38個新的強透鏡候選體。 kah3Uhr~  
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此外,通過測試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同觀測條件上的表現(xiàn)以及用不同大小的訓練集訓練網(wǎng)絡(luò),研究人員對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性作了測試。該研究構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦可應用于其他的巡天數(shù)據(jù)。 MI'l4<>u  
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新發(fā)現(xiàn)的38個強透鏡候選體其中4個的圖像
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龍潛是論文共同通訊作者。研究工作受到國家自然基金面上項目、云南省海外高層次人才計劃等的資助。 L_1_y, 0N  
bL],KW;Q  
論文鏈接:https://academic.oup.com/mnras/article-abstract/497/1/556/5869256?redirectedFrom=fulltext
關(guān)鍵詞: 引力透鏡
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最新評論

tassy 2020-08-05 00:16
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亦可應用于其他的巡天數(shù)據(jù)。
dushunli 2020-08-05 00:26
強引力透鏡候選體!
星空38 2020-08-05 01:04
星系尺度的強引力透鏡系統(tǒng)是重要的宇宙學探針,可用于深入地研究宇宙學和天體物理中的諸多科學問題,如暗物質(zhì)性質(zhì)、星系形成和演化以及哈勃常數(shù)的測量等。
mang2004 2020-08-05 05:25
Deep learning for strong lensing search: tests of the convolutional neural networks and new candidates from KiDS DR3 S_T{L  
Y)Znb;`?a  
ABSTRACT i!SW?\  
Convolutional neural networks have been successfully applied in searching for strong lensing systems, leading to discoveries of new candidates from large surveys. On the other hand, systematic investigations about their robustness are still lacking. In this paper, we first construct a neutral network, and apply it to r-band images of luminous red galaxies (LRGs) of the Kilo Degree Survey (KiDS) Data Release 3 to search for strong lensing systems. We build two sets of training samples, one fully from simulations, and the other one using the LRG stamps from KiDS observations as the foreground lens images. With the former training sample, we find 48 high probability candidates after human inspection, and among them, 27 are newly identified. Using the latter training set, about 67 per cent of the aforementioned 48 candidates are also found, and there are 11 more new strong lensing candidates identified. We then carry out tests on the robustness of the network performance with respect to the variation of PSF. With the testing samples constructed using PSF in the range of 0.4–2 times of the median PSF of the training sample, we find that our network performs rather stable, and the degradation is small. We also investigate how the volume of the training set can affect our network performance by varying it from 0.1 to 0.8 million. The output results are rather stable showing that within the considered range, our network performance is not very sensitive to the volume size.
tomryo 2020-08-05 07:43
我國科研團隊發(fā)現(xiàn)強引力透鏡候選體
songshaoman 2020-08-05 07:51
發(fā)現(xiàn)而已
copland 2020-08-05 08:07
強引力透鏡候選體
bmw0501 2020-08-05 08:25
我國科研團隊發(fā)現(xiàn)強引力透鏡候選體
thorn12345 2020-08-05 08:28
強引力透鏡候
蠊蠊 2020-08-05 08:29
龍潛長期從事人工智能深度學習方面的研究,與爾欣中團隊合作構(gòu)建并訓練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用Julia語言根據(jù)引力透鏡數(shù)據(jù)的特點專門定制,具有規(guī)模小、速度快、針對性強的特點?蒲腥藛T將其應用于歐洲南方天文臺2.6米巡天望遠鏡(VST)千平方度巡天(Kilo-Degree Survey—KiDS)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)38個新的強透鏡候選體。
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