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天文數據處理與虛擬天文臺 版權信息
- ISBN：9787523608272
- 條形碼：9787523608272 ; 978-7-5236-0827-2
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
天文數據處理與虛擬天文臺 本書特色
本書緊跟現代天文統計學的發展潮流，深入探討了大數據時代背景下天文觀測數據的分析與處理方法。全書分為兩部分，**部分系統介紹了天文數據的來源與處理，包括統計學基礎、數據分析方法、*小二乘法、周期分析、*大似然估計、貝葉斯估計等先進的分析工具；第二部分則聚焦虛擬天文臺的實際應用，展示了如何在大規模數據環境下進行高效的科學分析和分類判斷。本書為讀者提供了從理論到實踐的全面指南，適合關注天文學及大數據應用的科研人員和技術愛好者。
天文數據處理與虛擬天文臺 內容簡介
從20 世紀90 年代末開始，天文統計學的現代領域迅速發展。隨著時代的進步，對自動分類工具的需求變得越來越重要。天文學中大數據的增長通常來自光學波段的大視場巡天，當維度或數據集的大小較高時，就需要將先進的數據分析和可視化技術與大腦思維和肉眼檢查相結合，以統計上一致的方式做出聚類和分類的科學判斷。本書分兩部分，**部分介紹了天文觀測數據的來源以及常用的數據處理方法，如統計學基礎、數據分析方法、*小二乘法、周期分析、*大似然估計、貝葉斯估計、大數據分析方法、第二部分著重介紹了虛擬天文臺的實際應用。
天文數據處理與虛擬天文臺 目錄
圖
叢書序
前言
術語表
**部分 天文數據處理
第1 章 引言
1.1 天文學與統計學
1.2 天文數據處理的參考書
1.3 科學計算與可視化的編程環境
第2 章 天文觀測圖像處理
2.1 天文觀測技術
2.2 天體光度測量
2.3 天體分光測量
第3 章 統計學基礎
3.1 隨機變量的概率分布
3.2 隨機變量的期望值和方差
3.3 觀測樣本的統計量
3.4 正態分布
3.5 卡方分布
3.6 t 分布
3.7 隨機變量的產生
3.8 KS 檢驗
第4 章 數據分析方法
4.1 觀測量的不確定性
4.2 正態分布的置信區間
4.3 觀測結果的報道
4.4 誤差傳遞
第5 章 *小二乘估計
5.1 *小二乘法
5.2 模型擬合
5.3 模型擬合評估
6.1 功率譜分析
6.2 小波分析
第7 章 *大似然估計
7.1 *大似然估計
7.2 正態分布的*大似然估計
7.3 模型參數的*大似然估計
第8 章 貝葉斯估計
8.1 貝葉斯統計
8.2 貝葉斯估計
8.3 基于正態分布的貝葉斯估計
8.4 MCMC 方法
第9 章 大數據分析方法
9.1 大數據與人工智能
9.2 主成分分析（PCA）
9.3 核回歸
9.4 支持向量機（SVM）
9.5 k 近鄰（kNN）
9.6 k 均值（k Means）與高斯混合模型（GMM）
9.7 決策樹（DT）和隨機森林（RF）
9.8 神經網絡（ANN）與深度學習（DL）
第二部分 虛擬天文臺
第10 章 虛擬天文臺的推手
10.1 多波段和多信使天文學
10.2 時域天文學
10.3 科學研究的第四范式：數據密集型科學
10.4 虛擬天文臺發展簡史
10.5 技術成就夢想
第11 章 虛擬天文臺的架構和技術標準
11.1 虛擬天文臺的體系架構
11.2 IVOA 主要標準與規范
第12 章 虛擬天文臺工具與服務
12.1 VO 資源概述
12.2 桌面工具
12.3 數據服務
12.4 應用服務
第13 章 中國虛擬天文臺
13.1 發展簡史
13.2 目標與定位
13.3 研究與開發
13.4 資源與服務
13.5 學科發展和人才培養
第14 章 前景與展望
14.1 聯合巡天處理（JSP）
14.2 面向EB 量級數據的天文科學平臺
14.3 變革型科學
叢書序
前言
術語表
**部分 天文數據處理
第1 章 引言
1.1 天文學與統計學
1.2 天文數據處理的參考書
1.3 科學計算與可視化的編程環境
第2 章 天文觀測圖像處理
2.1 天文觀測技術
2.2 天體光度測量
2.3 天體分光測量
第3 章 統計學基礎
3.1 隨機變量的概率分布
3.2 隨機變量的期望值和方差
3.3 觀測樣本的統計量
3.4 正態分布
3.5 卡方分布
3.6 t 分布
3.7 隨機變量的產生
3.8 KS 檢驗
第4 章 數據分析方法
4.1 觀測量的不確定性
4.2 正態分布的置信區間
4.3 觀測結果的報道
4.4 誤差傳遞
第5 章 *小二乘估計
5.1 *小二乘法
5.2 模型擬合
5.3 模型擬合評估
6.1 功率譜分析
6.2 小波分析
第7 章 *大似然估計
7.1 *大似然估計
7.2 正態分布的*大似然估計
7.3 模型參數的*大似然估計
第8 章 貝葉斯估計
8.1 貝葉斯統計
8.2 貝葉斯估計
8.3 基于正態分布的貝葉斯估計
8.4 MCMC 方法
第9 章 大數據分析方法
9.1 大數據與人工智能
9.2 主成分分析（PCA）
9.3 核回歸
9.4 支持向量機（SVM）
9.5 k 近鄰（kNN）
9.6 k 均值（k Means）與高斯混合模型（GMM）
9.7 決策樹（DT）和隨機森林（RF）
9.8 神經網絡（ANN）與深度學習（DL）
第二部分 虛擬天文臺
第10 章 虛擬天文臺的推手
10.1 多波段和多信使天文學
10.2 時域天文學
10.3 科學研究的第四范式：數據密集型科學
10.4 虛擬天文臺發展簡史
10.5 技術成就夢想
第11 章 虛擬天文臺的架構和技術標準
11.1 虛擬天文臺的體系架構
11.2 IVOA 主要標準與規范
第12 章 虛擬天文臺工具與服務
12.1 VO 資源概述
12.2 桌面工具
12.3 數據服務
12.4 應用服務
第13 章 中國虛擬天文臺
13.1 發展簡史
13.2 目標與定位
13.3 研究與開發
13.4 資源與服務
13.5 學科發展和人才培養
第14 章 前景與展望
14.1 聯合巡天處理（JSP）
14.2 面向EB 量級數據的天文科學平臺
14.3 變革型科學
展開全部
天文數據處理與虛擬天文臺 作者簡介
趙永恒
中國科學院國家天文臺研究員、博士生導師。長期從事活動天體的理論研究、高能天體的觀測分析、多波段觀測和數據分析技術、天文信息技術等研究。主持國家重大科學工程LAMOST的建設與運行工作。曾獲中國科學院杰出科技成就獎（突出貢獻者）、安徽省科學技術進步獎一等獎、北京市科學技術進步獎二等獎。
崔辰州
中國科學院國家天文臺研究員、博士生導師。長期從事虛擬天文臺和天文信息學研究。主持中國虛擬天文臺和國家天文科學數據中心的研究、開發和科學運行服務，推動國內外科學數據融合和開放共享。曾獲得北京市科學技術進步獎二等獎、天津市科學技術進步獎二等獎。
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