ExoIris: fast exoplanet transmission spectroscopy in Python
Universidad de La Laguna (ULL)（拉帕尔马大学）；Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC)（加那利天体物理研究所）
ExoIris是一个基于Python的高效工具，用于快速分析系外行星传输光谱，支持多数据集联合分析和稳健的光谱建模。
2026-02-10 astro-ph.EP astro-ph.IM
Wotan: Comprehensive time-series de-trending in Python
在时间序列测光中探测凌日系外行星需要去除或建模仪器和恒星噪声。虽然可以使用像素级去相关等方法来减少仪器系统学，但在保留过境信号的同时去除恒星趋势证明是具有挑战性的。由于最近的交通调查中有大量的光变曲线档案，因此迫切需要精确的自动去趋势，而无需人工干预。各种各样的去趋势算法正在积极使用，但它们在公交发现方面的比较性能尚未得到研究。我们对数百个开普勒，K2和TESS行星，选择代表最困难的情况下，小行星与恒星半径比系统的所有常用的去趋势方法进行基准测试。探索每种方法的完整参数范围，以确定行星发现的最佳选择。我们的结论是，理想的方法是一个时间窗口滑块的迭代鲁棒的位置估计的基础上Tukey的双权重。这种方法分别恢复了99%和94%的最浅的开普勒和K2行星。我们包括一个额外的分析，年轻的恒星极端的变化，并得出结论，他们最好的治疗使用一个强大的Huber估计的样条为基础的方法。所有探索的恒星去趋势方法都可以在wotan中公开使用，wotan是GitHub上的一个开源Python包（参见https：//github.com/hippke/wotan）。
2019-08-07 astro-ph.EP astro-ph.IM
CONAN: A Python package for modeling lightcurve and radial velocity data of exoplanetary systems
本文介绍开源Python软件包CONAN，通过统一贝叶斯框架同时分析凌星、掩星、相位曲线和视向速度等多类数据，并支持多种去趋势模型，以获取系外行星系统的全局参数。
2025-08-27 astro-ph.EP astro-ph.IM
MuSCAT2 multicolour validation of TESS candidates: an ultra-short-period substellar object around an M dwarf
我们发现了一颗星下凌日天体TOI263.01（TIC 120916706），它在0.56 d的轨道上绕着一颗暗的M3.5~V矮星（V=18.97）运行。我们开始使用地基多色凌日测光来确定TESS行星候选者TOI 263.01的性质。主星是暗淡的，这使得RV确认具有挑战性，但大的过境深度使候选人适合通过多色测光验证。我们的分析结合了使用MuSCAT 2多色成像仪在r '，i'和z_s波段同时观察到的三个凌日，在g，r '和i'波段观察到的三个LCOGT凌日光变曲线，来自第3区的TESS光变曲线，以及使用ALFOSC摄谱仪观察到的低分辨率光谱。我们用PyTransit对光曲线进行建模，使用一个过境模型，该模型包括一个基于物理的光污染组件，使我们能够从多色测光中估计未解决来源的污染。这使我们能够得到真正的行星-恒星半径比边缘化的污染所允许的测光，并结合恒星半径，给我们一个可靠的估计对象的绝对半径。地面光度测量排除了与TOI 263有显著色差的未分辨来源的污染。此外，来自与宿主相同恒星类型的源的污染被限制在真实半径比后具有0.217的中值的水平。中位半径比对应的绝对行星半径为0.87 RJup，这证实了候选行星的亚恒星性质。该物体要么是一颗巨大的行星，要么是一颗位于所谓的“棕矮星沙漠”深处的棕矮星（BD）。这两种可能性都对目前的行星/BD形成模型提出了挑战，并使263.01成为值得深入跟踪…
2019-11-11 astro-ph.EP astro-ph.SR
Fast and Precise Light Curve Model for Transiting Exoplanets with Rings
在太阳系已知的环中存在硅酸盐物质，这增加了环系统存在的可能性，即使在雪线内也是如此--大多数凌日系外行星都是在雪线内发现的。以前的研究表明，在凌日光变曲线中检测系外行星环是可能的，尽管具有挑战性。为了帮助这种未来的探测系外行星环，我们提出了多边形+段模型建模的光变曲线的系外行星环。这个高精度的模型包括完整的环几何形状，以及可能的环透明度和主星的边缘变暗。它在计算上也很高效，只需要在小范围内进行一维积分，比现有技术更快。该算法的核心是进一步推广到计算任何一组凸基元形状在运输中的光变曲线（{ \it例如}）。多行星、扁圆行星、卫星、环、其组合等）同时考虑到它们的重叠。python源代码已经发布。
2019-10-26 astro-ph.EP
Alfred: A Flexible, User-Friendly Python Package for Exoplanet Confirmation
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对TESS系外行星候选体确认需求，推出开源Python软件包Alfred，支持灵活拟合系外行星凌星与视向速度数据，可通过pip安装且文档在开发中。
2026-08-28 astro-ph.EP astro-ph.IM
Transit Light Curves with Finite Integration Time: Fisher Information Analysis
开普勒以其对15万多颗目标恒星前所未有的光度精度彻底改变了凌日行星的研究。开普勒探测到的大多数凌日行星候选者都被观测为长节奏目标，积分时间为30分钟，即将到来的凌日系外行星调查卫星（TESS）将以类似的积分时间记录全帧图像。30分钟的积分会影响凌日的形状，特别是对于小行星和低信噪比的情况。使用Fisher信息矩阵技术，我们推导出解析近似的方差和协方差的过境参数从拟合光变曲线测光收集有限的积分时间。我们发现，分箱的光变曲线可以显着增加的不确定性和协方差的推断参数时，比较方案与恒定的总信噪比（恒定的总积分时间，在没有读噪声）。与瞬时采样的光变曲线相比，在30分钟的积分时间内，地球大小的行星的过境进入/离开时间增加了34倍，而类太阳恒星周围的行星大小的行星增加了3.4倍。类似地，地球和小行星过境时间的不确定性增加了3.9和1.4倍。不受传播深度的影响很大程度上不受有限积分时间的影响。虽然通过深度、进入持续时间和通过持续时间之间的相关性都随着积分时间的增加而增加，但是中间通过时间与其他参数保持不相关。我们在www.its.caltech.edu/~eprice上提供了Python和Mathematica的代码，用于预测方差和协方差。
2014-08-18 astro-ph.EP
Shadow Imaging of Transiting Objects
我们考虑的问题，推断一个过境对象的轮廓的形状，从它的光变曲线单独，而不假设一个物理模型的对象。我们将物体建模为一个穿过恒星的像素网格;每个像素都有一个不透明度，从透明到不透明，我们从光变曲线中推断出来。我们探讨了三个有趣的退化问题，其中明显不同的过境形状可以产生相同的光变曲线：（i）“翻转”退化，其中两个像素在相同的碰撞参量在恒星的水平中平面的相对两侧过境产生相同的光变曲线;（ii）“弧”简并性，通过该“弧”简并性，不透明度可以沿着像素的半圆弧重新分布，所述像素同时经历进入或离开而不影响光变曲线，以及（iii）“拉伸”简并性，通过该“拉伸”简并性，快速移动的宽形状可以产生与较慢移动的窄形状相同的光曲线。通过了解这些退化，并采取一些额外的假设，我们能够数值恢复信息的阴影图像过境对象，我们探索了一些不同的算法来解决这个问题。我们将我们的方法应用到实际数据中，包括TRAPPIST-1c，e，f三重凌日和Boyajian星的两个倾角。我们提供Python代码来计算任何网格的过境光曲线，相反，推断图像网格生成本文附带的软件包中的任何光曲线，EightBitTransit。
2018-12-04 astro-ph.EP
Observation Scheduling and Automatic Data Reduction for the Antarctic telescope, ASTEP+
从南极洲的Dome C观测凌日系外行星的可能性提供了巨大的好处：稳定的天气条件，有限的大气湍流，以及由于南方冬季而持续近三个月的夜晚。然而，该网站也存在明显的局限性，例如有限的维护访问和只有几KB/s的互联网速度。这意味着每年收集的大约6 TB数据必须在现场自动处理，每天只向欧洲发送一次最终数据产品。在这方面，我们介绍了ASTEP+，一个40厘米的光学望远镜位于康科迪亚站在南极洲的业务现状。在成功的夏季活动之后，ASTEP+已经开始了2022年的观测季节，使用了一种全新的双色光度计，灵敏度更高。安装在Concordia专用服务器上的新Python数据分析管道将显着提高提取光度的精度，使我们能够获得更高的信噪比过境检测。新管道还采用了自动过境建模，以减少所需的手动后处理量。它还负责将光度学光变曲线和控制数据自动传输到欧洲。此外，我们提出了用于选择和调度过境观测的Python和基于Web的系统，这些系统具有广泛的适用性调度具有较强的时间约束的其他天文观测。我们还回顾了ASTEP+将进行的科学类型，并分析了ASTEP+对系外行星过境研究的独特性。
2022-08-09 astro-ph.EP astro-ph.IM
Pyaneti: a fast and powerful software suite for multi-planet radial velocity and transit fitting
利用时间序列测光和多普勒光谱技术估算凌日系外行星参数是研究行星内部结构和组成的基础。在这里，我们提出的代码pyaneti，一个强大的和用户友好的软件套件，执行多行星径向速度和过境数据拟合。该代码使用贝叶斯方法结合MCMC采样来估计行星系的参数。我们结合了FORTRAN的数值效率，PYTHON的多功能性和OpenMP的并行化，使pyaneti快速，易于使用的代码。该软件包可在https://github.com/oscaribv/pyaneti上免费获得。
2018-09-12 astro-ph.EP astro-ph.IM physics.data-an
Allesfitter: Flexible Star and Exoplanet Inference From Photometry and Radial Velocity
我们介绍allesfitter，一个公共和开源的python软件，用于灵活和强大的恒星和系外行星的光度和径向速度数据推断。Allesfitter提供了丰富的轨道和凌日/日食模型选择，可容纳多个系外行星，多恒星系统，凌日时间变化，相位曲线，恒星变化，恒星黑子，恒星耀斑和各种系统噪声模型，包括高斯过程。它具有参数估计和贝叶斯模型选择功能，允许轻松运行马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）或嵌套抽样拟合。对于新手用户，图形用户界面允许指定所有输入并执行分析;对于python用户，所有模块都可以很容易地导入任何现有脚本中。Allesfitter还生成可用于发布的表格、LaTeX命令和图形。该软件是公开的（https：//github.com/MNGuenther/allesfitter），pip安装（pip install allesfitter）和良好的文档（www.allesfitter.com）。最后，我们展示了该软件的能力，在几个例子，并提供更新的文献中可能的Pi Mensae，TOI-216，WASP-18，KOI-1003和GJ 1243。
2020-05-19 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
The ExoTETHyS package: Tools for Exoplanetary Transits around Host Stars
我们在这里介绍了开源Python包ExoTETHyS的第一个版本，它旨在提供一套独立的工具，用于对凌日系外行星的分光光度观测进行建模。特别是，我们描述：（1）一种新的恒星边缘变暗系数计算器，在光变曲线模型精度方面比现有软件高一个数量级，即，低至<百万分之10（ppm）;（2）基于整个恒星强度剖面而不是边缘变暗系数的精确凌日光变曲线发生器。在以后的版本中将添加新的工具来模拟系外行星凌日和食双星的各种影响。ExoTETHyS是一个高精度系外行星大气光谱学的参考包，用于即将到来的JWST和ARIEL任务。
2020-02-03 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Comparative analysis of observations of the selected exoplanet transits obtained at the Kyiv Comet station with the database of the orbital telescopes TESS and Kepler
我们提出了一个比较分析的观测选定的系外行星凌日在基辅彗星站与数据库的TESS（凌日系外行星调查卫星）和开普勒太空望远镜。TESS和开普勒轨道望远镜获得的光变曲线是使用基于Python软件包Lightkurve 2.3v的程序处理的，该程序可在MUST档案中免费获得（Barbara A.米库斯基太空望远镜档案馆（Mikulski Archive for Space Telescopes）。地面观测是用70厘米望远镜AZT-8（Lisnyky）进行的。利用Muniwin程序对地面观测进行了测光处理。观测到的凌日的光变曲线和参数以及从地面观测获得的系外行星轨道参数已在ETD（系外行星凌日数据库）中公布。将确定的传输参数与存储在MUST存档中的TESS命令的结果进行比较。在这里，我们提出了过境现象的参数（周期，深度，过境持续时间）和一些轨道参数的比较，从两个独立的观测，地面和轨道，在不同的时代进行。
2023-01-10 astro-ph.EP astro-ph.SR
Analytic Planetary Transit Light Curves and Derivatives for Stars with Polynomial Limb Darkening
我们推导出分析，封闭形式的解决方案的行星过境恒星的临边变暗的配置文件，这是一个多项式函数的恒星海拔，到任意整数阶的光变曲线。我们提供了改进的解析表达式的均匀，线性和二次的肢体变暗的情况下，以及新的表达更高阶整数功率的肢体变暗。这些公式在预期的使用范围内保持数值稳定。此外，我们提出的瞬时通量的偏导数的半径比，碰撞参量，和临边昏暗系数的解析公式。这些表达式是快速评估，并比较相当有利的速度和准确性，现有的过境轻曲线代码。我们还使用这些表达式来数值计算的一阶偏导数的绝对时间平均的过境光变曲线相对于所有的模型参数。另一个应用是模拟食双星或食多恒星系统的情况下，恒星可能被视为球对称。我们提供了用C++，Python，IDL和Julia实现这些公式的代码，以及测试和使用示例。
2019-10-11 astro-ph.EP astro-ph.IM
The Pointing Limits of Transiting Exoplanet Light Curve Characterization with Pixel Level De-correlation
我们目前的范围（模拟CCD观测测光实验），Python包创建望远镜探测器的前向模型和模拟恒星目标相对于CCD的运动。该软件包的主要应用是模拟开普勒太空望远镜探测器，以预测和表征航天器最后观测活动中增加的仪器噪声。随着航天器稳定推进器的燃料耗尽，推进器的火焰开始溅射和失效，恒星点扩散函数（PSF）相对于航天器探测器上不同灵敏度的区域经历了更极端和更不可预测的运动，在过境系外行星光变曲线中产生了更多的噪音。使用我们的模拟，我们表明，目前的去趋势技术有效地捕捉和删除系统所造成的灵敏度变化高达约10倍，通常经历的K2航天器运动。该示波器包是开源的，并已被推广到允许自定义探测器和恒星目标参数。未来的应用包括由凌日系外行星勘测卫星进行的模拟观测和利用合成大气干扰作为噪声消除技术试验台的地面观测。
2019-03-22 astro-ph.EP astro-ph.IM
PyLightcurve-torch: a transit modelling package for deep learning applications in PyTorch
University College London（伦敦大学学院）
我们提出了一个新的开源Python包，基于PyLightcurve和PyTorch，专为高效计算和自动区分系外行星凌日而量身定制。实现的类和函数是完全矢量化的，原生GPU兼容，并且相对于恒星和行星参数是可微分的。这使得PyLightcurve-torch适用于传统的过境前向计算，但也扩展了可能的应用范围，其中推理和优化算法需要访问物理模型的梯度。这一努力旨在促进深度学习在系外行星研究中的应用，其动机是不断增加的恒星光变曲线数据以及各种改进检测和表征技术的激励措施。
2020-12-28 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG
Pandora: A fast open-source exomoon transit detection algorithm
我们提出了潘多拉，一个新的软件来建模，检测和表征凌日的太阳系外行星的卫星在恒星光度时间序列。潘多拉使用了一个分析描述的过境光变曲线的行星和月球在前面的恒星与大气临边变暗，它涵盖了所有的情况下，相互行星月球日食过境期间。星-行星-月球系统的轨道运动作为嵌套开普勒问题以高精度计算。我们已经优化了潘多拉的计算速度，使其适合在天基高精度调查的新时代进行大规模的外星卫星搜索。我们展示了潘多拉的可用性exomoon搜索首先模拟一个假想的木星与一个巨大的海王星大小的exomoon在一个类似太阳的恒星周围一年的轨道四个过境的光变曲线。数据的10分钟节奏与即将到来的PLATO任务相匹配，并且百万分之100的噪声由光子噪声主导，假设光度学上安静，$m_V = 11$像太阳一样的恒星。利用UltraNest贝叶斯推断软件包恢复了模拟系统参数。在一台标准计算机上，这种搜索的运行时间大约是五个小时。Pandora是第一个光动力学开源的exomoon过境检测算法，完全用Python编程语言实现，可供社区加入搜索exomoon。
2022-05-19 astro-ph.EP astro-ph.IM
squishyplanet: Modeling Transits of Non-spherical Exoplanets in JAX
squishyplanet是一个基于JAX的Python软件包，将多项式临边昏暗凌星模型扩展到非球形三轴行星，并支持反射和发射相位曲线模拟，以利用JWST等设施探测由潮汐力和自转引起的行星形状形变。
2024-08-30 astro-ph.EP astro-ph.IM
In situ exo-planet transit lightcurve modelling with the Chroma+ suite
我们在Chroma+恒星大气和光谱建模代码套件中添加了合成任意大小行星的系外行星过境光曲线的能力，最大可达宿主恒星半径的10%，以及任意行星和恒星质量和轨道半径（从而确定轨道速度）和任意轨道倾角。光变曲线是在现场计算的，与恒星表面出现的辐射场的辐射转移解相结合，并且没有边缘变暗参数化。光变曲线是针对Johnson-Bessel光度系统UBVRIHJK计算的。我们描述了我们的方法计算的过境路径，并减少掩星造成的流量，并比较我们的光变曲线的情况下，一个四参数的边缘变暗参数化的太阳过境地球的解析解。此功能已添加到所有端口和变体中，包括Python端口ChromaStarPy和在完全线覆盖的ATLAS 9表面强度分布中插值的版本ChromaStarAtlas。所有代码都可以在www.ap.smu.ca/OpenStars和GitHub（github.com/sevenian3）上访问。
2020-06-25 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Transit Shapes and Self Organising Maps as a Tool for Ranking Planetary Candidates: Application to Kepler and K2
行星搜寻调查的一个关键步骤是选择最佳候选者进行后续观测，因为望远镜资源有限。这通常是通过人的“目测”来完成的，这是一个耗时且在统计学上笨拙的过程。在这里，我们提出了一种新的，快速的机器学习技术，以分离真正的行星信号从天体物理误报。我们使用自组织地图（SOM）来研究\emph{Kepler}和\emph{K2}已知和候选行星的凌日形状。我们发现，SOM能够区分已知的行星与已知的误报，成功率为87.0%，仅使用过境形状。此外，它们不要求在使用前处置任何候选人，这意味着它们可以在特派团任务期限的早期使用。开发了一种使用SOM对候选人进行分类的方法，并将其应用于\emph{Kepler} KOI列表中先前未分类的成员以及来自\emph{K2}任务的候选人。该方法非常快，在典型的笔记本电脑上运行整个KOI列表只需几分钟。我们使\texttt{Python}代码执行分类公开，使用新的SOM或在这项工作中创建的。SOM技术代表了一种新的行星候选名单排名方法，可以单独使用，也可以作为更大的自动审查代码的一部分。
2016-11-07 astro-ph.EP astro-ph.IM
The VSPEC Collection: A suite of utilities to model spectroscopic phase curves of 3D exoplanet atmospheres in the presence of stellar variability
本文介绍 VSPEC Collection：一套结合 PSG/GlobES 与可定制时变恒星模型的 Python 工具，用于模拟恒星变率下三维系外行星大气的凌星、次食及相位曲线光谱观测。
2024-10-28 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Transit Least Squares: Optimized transit detection algorithm to search for periodic transits of small planets
提出了一种新的从时间序列测光中探测行星凌日的方法--凌日最小二乘（TLS）算法。TLS搜索类似凌日的特征，同时考虑恒星边缘变暗和行星进出。我们已经优化了TLS的小行星的信号检测效率和计算速度。TLS分析整个未分组的相位折叠光变曲线。我们通过（i.）使用算法，如“合并排序”（用于试验轨道相位）和（ii.）将试验过境时间限制在一个较小的范围内，包括所有已知的行星，并在可用的情况下使用恒星密度先验。一个典型的K2光变曲线，包括80天的观测，在30分钟的节奏，可以搜索与TLS在约10秒的实时在一个标准的笔记本电脑上，作为广泛使用的框最小二乘（BLS）算法一样快。我们使用合成光变曲线进行了类太阳恒星周围地球大小的行星的过境注入检索实验，每30分钟的节奏与110 ppm的白噪声，对应于开普勒观测到的光度安静的KP=12恒星。我们确定了BLS和TLS在这两种情况下达到1%假阳性率的阈值为0.07。TLS的真阳性（或恢复）率约为93%，BLS约为76%，这意味着TLS的检测更可靠。我们还测试TLS与TRAPPIST-1系统的K2光变曲线，并发现六个地球大小的行星使用迭代搜索越来越低的信号检测效率，相位折叠的第七颗行星的过境受到恒星耀斑的影响。TLS在寻找任何类型的凌日行星方面都比BLS更可靠，但它特别适合于从开普勒，TESS和PLATO长时间序列中检测小行星。我们公开了TLS的Python实现。
2019-01-27 astro-ph.EP astro-ph.IM
nuance: Efficient detection of planets transiting active stars
针对活跃恒星光变曲线中相关噪声干扰凌星检测的问题，提出nuance算法，在搜索凌星时同时建模噪声，在93%的案例中表现最优，提高了真阳性并降低了假阳性。
2024-07-19 astro-ph.EP astro-ph.IM
The bright side of the light curve: a general photometric model of non-transiting exorings
系外行星环（exorings）是系外行星研究中最令人期待的发现之一。有越来越多的理论和观测努力来探测驱鬼，但没有一个成功的。这些方法中的大多数都集中在凌日期间的光度特征上，而较少关注漫反射的光：我们在这里表示为光变曲线的亮侧。当我们无法探测到由凌日系外行星产生的典型恒星通量下降时，这一点尤为重要。在这里，我们努力开发一个通用的方法来模拟两个环形的非过境和过境系外行星的光变曲线的变化。我们的模型（称为Pryngles）模拟了行星系中发光、不透明和半透明物体的复杂相互作用，用类似亮片或亮片的小圆形平面圆盘离散它们的表面。我们用这个模型进行了几个数值实验，并展示了它在描述复杂系统在各种轨道、行星和观测配置的行星、卫星、环或圆盘下的光变曲线方面令人难以置信的潜力。由于我们的模型使用非常通用的方法，我们可以捕获阴影或行星/环闪耀等效果，并且由于模型也是模块化的，我们可以轻松集成行星光散射的任意复杂物理。与现有的工具和反射光的分析模型的比较表明，我们的模型，尽管其新颖的功能，可靠地再现光曲线在常见的情况下。Pryngles的源代码是用PYTHON编写的，并公开提供。
2022-08-06 astro-ph.EP astro-ph.IM
Gaussian Processes and Nested Sampling Applied to Kepler's Small Long-period Exoplanet Candidates
本文利用高斯过程建模开普勒测光数据中的相关噪声，并结合UltraNest嵌套采样在贝叶斯框架下判定小型长周期低信噪比凌星信号是行星候选体还是虚警。
2024-01-23 astro-ph.EP astro-ph.IM
Identify Light-Curve Signals with Deep Learning Based Object Detection Algorithm. I. Transit Detection
Tsung-Dao Lee Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学李政道研究所）；CAS Key Laboratory of Optical Astronomy, National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台光学天文重点实验室）；School of Astronomy and Space Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学天文与空间科学学院）；WHU-NAOC Joint Center for Astronomy, Wuhan University（武汉大学武汉大学-国家天文台联合天文中心）
深度学习技术在凌日系外行星领域已经得到了很好的探索;然而，以前的工作主要集中在分类和检查上。在这项工作中，我们开发了一种新的检测算法的基础上，在计算机视觉领域的一个行之有效的目标检测框架。通过在已确认的开普勒系外行星的光变曲线上训练网络，我们的模型在识别信噪比高于6的凌日时产生了约90%的准确率和召回率（将置信度阈值设置为0.6）。如果置信阈值稍低，召回率可以达到95%以上。我们还将训练好的模型转移到TESS数据上，并获得了类似的性能。我们的算法的结果符合人类的视觉感知的直觉，并使它有助于找到单过境的候选人。此外，输出边界框的参数也可以帮助找到多行星系统。我们的网络和检测功能在Deep-Transit工具包中实现，这是一个托管在GitHub和PyPI上的开源Python包。
2021-11-24 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG
PLATON II: New Capabilities And A Comprehensive Retrieval on HD 189733b Transit and Eclipse Data
最近，我们推出了Planetary Atmospheric Tool for Observer Noobs（PLATON），这是一个Python包，可以计算系外行星的模型透射光谱，并根据观测到的光谱检索大气特征。我们现在扩展它的功能，包括计算二次日食深度的能力。我们还增加了使用相关$k$方法计算辐射转移模型的选项，这在不牺牲速度的情况下提高了精度。此外，我们使用最新和完整的公共线路列表更新了PLATON中的不透明度-其中许多是使用旧的或专有的线路列表生成的。在0.3- 30 μ m范围内，在R=1000和R= 10，000时，以及在R= 375，000时，在选定的近红外波段，这些不透明度是可用的，这使得有可能利用PLATON进行地面高分辨率互相关研究。为了证明铂的新能力，我们执行检索公布的HST和斯皮策传输和发射光谱的原型热木星HD 189733 b。这是文献中第一次对这颗行星进行联合凌日和二次日食检索，也是迄今为止为检索收集的最全面的凌日和日食数据集。我们发现，这些高信噪比的数据是很好地匹配的大气模型与C/O比的$0.66_{-0.09}^{+0.05}$和金属度的$12_{-5}^{+8}$倍太阳的终结者是由扩展的纳米尺寸的烟雾颗粒在光学波长。这些是迄今为止报告的系外行星最小的不确定性之一，表明了HST和斯皮策系外行星观测的能力和局限性。
2020-07-30 astro-ph.EP astro-ph.IM
A General, Differentiable Transit Model for Ellipsoidal Occulters: Derivation, Application, and Forecast of Planetary Oblateness and Obliquity Constraints with JWST
本文提出并实现了椭球形行星掩星的半解析可微模型eclipsoid，利用JWST观测约束行星扁率与倾角，并在WASP-107 b上验证方法、给出扁率上限。
2024-10-04 astro-ph.EP astro-ph.IM
qpower2 - a fast and accurate algorithm for the computation of exoplanet transit light curves with the power-2 limb-darkening law
幂2定律，$I_λ(μ)=1- c (1 - μ^α)$，精确地描述了冷恒星的边缘变暗轮廓。迄今为止，它已经在几个过境模型中使用数值积分实现，但目前还没有普遍可用的解析形式的幂2定律的实现。使用所需积分的近似和幂2定律的泰勒展开的组合来实现幂2定律的算法。恒星和行星半径的准确性进行测试，通过拟合过境光变曲线与这种近似使用光变曲线计算的数值积分的边缘变暗的配置文件从3D恒星模型大气。我们的算法（qpower 2）是精确到约100 ppm的宽带系统的恒星行星半径比p = 0.1的光学光变曲线。该实现需要不到40行Python代码，因此可以在图形处理单元（GPU; $\sim$每秒100万个模型，用于分析1000个数据点）上运行得非常快。模拟光变曲线的最小二乘拟合表明，当p < 0.2时，恒星和行星半径恢复到优于1%。qpower 2算法可用于使用蒙特卡罗方法高效准确地分析大量高精度的凌日光变曲线。
2018-12-04 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Two Thousand Kepler Phase Curves from Phasma
系外行星的光学相位曲线限制了行星表面和/或大气层的热辐射和热膨胀，并可能通过对主恒星的引力影响来限制质量。最近，Jansen & Kipping（2018）证明了具有精确约束轨道周期的系外行星，这是典型的凌日行星，使人们能够利用傅立叶参数在存在现实噪声结构的情况下从长期光度时间序列中非参数地分离光学相位曲线。这种算法被称为phasma，在最初的论文中被应用于477颗确认的系外行星。在本研究报告中，我们将样本扩展到所有周期小于10天的非假阳性开普勒目标。我们的1998年去趋势相位曲线样本已公开，以帮助社区寻找各种影响。还提供了phasma代码的Python端口。
2018-05-10 astro-ph.EP astro-ph.SR
K2SC: Flexible systematics correction and detrending of K2 light curves using Gaussian Process regression
我们提出了K2 SC（K2系统校正），这是一个Python管道，用于对K2任务中光变曲线的仪器系统学和天体物理学变化进行建模。K2 SC使用高斯过程回归来同时对位置相关的系统学和时间相关的可变性进行建模，使得用户能够去除两者（例如，对于过境搜索）或删除系统性，同时保留可变性（对于可变性研究）。对于周期性变量，K2 SC自动计算周期、振幅和变异性演化时间尺度的估计值。我们应用K2 SC公开可用的K2数据从活动3- 5，表明我们获得的测光精度接近原来的开普勒任务。我们将我们的结果与其他公开的K2管道进行比较，表明我们平均获得了类似或更好的结果。我们使用过境注入和恢复测试，以评估K2 SC对行星过境搜索的影响，在K2 PDC（预搜索数据调节）数据，行星与恒星的半径比下降RP/Rstar = 0.01和周期高达P = 40 d，并表明K2 SC显着提高了区分正确和错误检测的能力，特别是对于小行星。K2 SC可以在许多光变曲线上自动运行，也可以为特定的物体（如脉动恒星或大振幅食双星）手动定制。它可以在ASCII和FITS光曲线文件上运行，而不管它们的来源。代码和经过处理的光变曲线都是公开的，我们提供下载和使用说明。K2 SC使用的方法将适用于未来的过境搜索任务，如TESS和PLATO。
2016-03-30 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
WATSON-Net: Vetting, Validation, and Analysis of Transits from Space Observations with Neural Networks
Dpto. Física Teórica y del Cosmos. Universidad de Granada（格拉纳达大学理论物理与宇宙学系）；AI Engineering, Avature, Spain（Avature人工智能工程）；CITIC-Research Center of Information and Communication Technologies, University of A Coruña（阿维拉大学信息与通信技术研究中心）；CIGUS CITIC - Department of Computer Science and Information Technologies, University of A Coruña（阿维拉大学CIGUS CITIC-计算机科学与信息科技系）
针对凌星系外行星候选体验证需求，提出开源神经网络分类器WATSON-Net，基于开普勒数据训练并可扩展至TESS数据，在开普勒目标上R@P0.99达0.903（仅次于ExoMiner），在TESS信号上为最优非微调分类器，已集成到SHERLOCK管道。
2025-11-11 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG
