JPARSEC: a Java package for astronomy with twelve years of development and use
JPARSEC是一个Java库，最初开发它是为了实现一套完整的算法来计算星历。该项目始于12年前，很快发展到也包括天体物理建模和推广。JPARSEC本身包括超过25万行代码，类似于或大于其他流行的工具，如Astropy，补充了多年来运行的模型和其他项目。该图书馆的重点是强大，优化，良好的编写和记录，为天文学家提供一套完整的工具，特别关注射电天文学。使用JPARSEC作为核心库编写的项目涵盖了广泛的领域，从具有完整图形用户界面的模型到具有高质量图表的星历服务器，甚至是Android天文馆。本文介绍了JPARSEC的主要特点，特别是核心库和文档，并描述了基于JPARSEC开发的主要项目。
2018-06-28 astro-ph.IM
PyMsOfa: A Python Package for the Standards of Fundamental Astronomy (SOFA) Service
PyMsOfa是一个Python包，通过ctypes、cffi和纯Python三种方式完整实现SOFA服务的247个函数，与原始测试一致，适用于CHES任务及黑洞、暗物质等天体测量领域。
2023-10-17 astro-ph.EP astro-ph.GA astro-ph.IM
Gammapy: A Python package for gamma-ray astronomy
本文介绍了用于天文伽马射线数据分析的开源Python包Gammapy v1.0，它基于现代Python生态提供统一的数据归约与建模平台，支持背景估计、泊松最大似然拟合及多仪器联合建模，展现了在多种伽马射线分析场景中的强大能力。
2023-08-25 astro-ph.HE astro-ph.IM
Athermal package for OH suppression filters in astronomy part 1: design
本研究针对地基近红外望远镜用OH抑制FBG滤光片的温度敏感问题，提出完整无热封装设计方法，通过测试光纤特性、验证无热响应并结合FEA分析，实现40K温度范围内亚皮米级波长稳定。
2024-07-20 astro-ph.IM
Open Astronomy Catalogs API
我们宣布公开发布开放天文目录（OAC）的应用程序接口（API），OACAPI。OAC通过用户友好的Web界面提供超新星、潮汐破裂、千新星和快星数据（包括测光、光谱、射电和X射线观测）的近乎完整的集合，该界面以交互方式显示数据并提供完整的数据下载。相比之下，OACAPI使用户能够通过灵活的编程语法专门下载OAC数据集的特定片段，无论是通过URL GET请求，还是通过astroquery Python包中的模块。
2018-04-28 astro-ph.HE astro-ph.IM astro-ph.SR
Time domain methods for X-ray and gamma-ray astronomy
本文探讨了用于低计数率X射线和伽马射线源时间域变异性检测与表征的多种参数与非参数统计方法，并指出R环境中可用工具填补了高能数据分析软件的不足。
2022-03-17 astro-ph.HE astro-ph.IM
SPORE: An Event-Level Sampling Pipeline for Multi-Telescope Neutrino Astronomy
Centre for Cosmology, Particle Physics and Phenomenology – CP3, Université catholique de Louvain（宇宙学、粒子物理与现象学中心 - CP3，天主教鲁汶大学）
该研究提出开源Python包SPORE，可模拟多望远镜中微子天文学的中微子事件，经IceCube数据验证其采样框架的一致性与有效性。
2026-08-13 astro-ph.HE astro-ph.IM
Minimal Re-computation for Exploratory Data Analysis in Astronomy
我们提出了一种技术，以自动减少重新计算时，数据处理程序迭代地改变，或添加到，经常是在射电天文学的探索性数据分析的情况下。一个典型的例子是标记和校准的要求或不寻常的观察，其中目视检查表明改进的处理策略。该技术是基于memoization和引用透明的任务。我们描述了一个原型实现的CASA数据减少包。该技术提高了数据分析的效率，同时降低了用户错误的可能性并提高了最终结果的再现性。
2017-11-16 astro-ph.IM
Temperature-compensating package for OH line filters for astronomy: II. manufacture, assembly, and performance study
本文提出了一种用于OH谱线滤波器的新型自补偿封装，在非温控环境中实现了0.37 pm/$^\circ$C的波长漂移，适用于需要亚皮米级稳定性的天文观测。
2025-08-13 astro-ph.IM physics.optics
AstronomyCalc: A python toolkit for teaching Astronomical Calculations and Data Analysis methods
AstronomyCalc是一个用于教学天体计算和数据分析的Python工具包，提供宇宙学计算、数据生成和分析功能，帮助学生掌握天文学和宇宙学的核心方法与实践技能。
2025-11-25 astro-ph.CO astro-ph.IM physics.ed-ph
Synthesizer: Synthetic Observables For Modern Astronomy
Synthesizer是一个Python软件包，通过线程化C++扩展实现快速前向建模，将理论星系模型转化为光谱、测光、图像和谱立方体等合成观测，兼具简单性与速度。
2025-06-18 astro-ph.GA astro-ph.IM
Minimal Re-computation for Exploratory Data Analysis in Astronomy
我们提出了一种技术，用于在迭代更改或添加数据分析程序时自动最大限度地减少重新计算，这在天文学探索性数据分析中经常出现。一个典型的例子是标记和校准的要求或不寻常的观察，其中目视检查表明改进的处理策略。该技术是基于memoization和引用透明的任务。我们描述了这种技术的CASA射电天文数据简化包的实施。我们还提出了一种技术，用于优化存储效率的memoized中间数据产品使用写时复制和块级重复数据删除和测量其实际效率。我们发现最小重新计算技术提高了数据分析的效率，同时减少了用户错误的可能性，提高了最终结果的再现性。它还有助于在批调度集群计算机系统上进行探索性数据分析。
2018-09-06 astro-ph.IM
Towards open and reproducible multi-instrument analysis in gamma-ray astronomy
对来自不同伽马射线仪器的数据进行分析和合并涉及使用合作专有软件和逐案方法。最近，在即将到来的切伦科夫望远镜阵列（CTA）的推动下，已经开始为甚高能伽马射线仪器定义高级别数据的通用数据格式，即事件列表和仪器响应函数（IRF）。在这项工作中，我们为一小部分MAGIC、VERITAS、FACT和H.E.S.S.实现了这种原型数据格式。蟹状星云的观测，我们用开源的gammapy软件包进行了分析。通过结合数据从$Fermi$ -LAT，并从四个目前运行的成像大气切伦科夫望远镜，我们产生了一个联合极大似然适合的蟹状星云光谱。方面的统计误差和系统的不确定性的评价也评论，随着光谱测量的发布格式。在这项工作中提出的结果是使用开放获取的在线资产，允许长期的结果再现。
2019-03-15 astro-ph.HE astro-ph.IM
CTLearn: Deep Learning for Gamma-ray Astronomy
CTLearn是一个正在开发的新Python包，它使用深度学习技术来分析来自成像大气切伦科夫望远镜（IACT）阵列的数据。IACT使用由甚高能量伽马射线引发的空气簇射发射的切伦科夫光，在相机平面上形成空气簇射纵向发展的图像。然后，原始高能粒子的空间、时间和量热信息被电子记录下来。IACTs对天体物理源的敏感性在很大程度上取决于对大量宇宙射线簇射背景的有效抑制。CTLearn包含使用TensorFlow运行机器学习模型的模块，使用像素相机数据作为输入。它的高级界面提供了一个基于配置文件的工作流程，以驱动可重复的训练和预测。我们通过使用IACT模拟数据展示一些结果来说明CTLearn的功能。
2019-12-20 astro-ph.IM
The Very-high-energy Open Data Format: towards a shared, open data format in very-high-energy astronomy
针对甚高能伽马射线天文学领域的通用数据格式需求，11个科研设施联合发起VODF项目，制定适配多类高能探测设施的高层数据格式，遵循开放科学相关原则以推动领域发展。
2023-08-25 astro-ph.HE astro-ph.IM
The CASA software for radio astronomy: status update from ADASS 2019
CASA，通用天文软件应用程序包，是阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列（ALMA）和NSF的卡尔G。Jansky甚大阵（VLA），也经常用于其他射电望远镜。CASA软件可以处理来自单碟望远镜和孔径合成望远镜的数据，其核心功能之一是支持ALMA、VLA和VLA巡天（VLASS）的数据简化和成像管道。CASA最近经历了几个令人兴奋的新发展，包括增加Python（CASA 6）的灵活性，支持甚长基线干涉测量（VLBI），通过并行成像提高性能，使用新的天文学立方体分析渲染工具（CARTA）进行数据可视化，增强可靠性和测试，以及现代化的文档。2019年天文数据分析软件与系统（ADASS）会议的这些会议记录提供了CASA项目的更新，并详细介绍了这些新的发展将如何增强CASA的用户体验。
2019-12-19 astro-ph.IM
Mechanic: a new numerical MPI framework for the dynamical astronomy
我们开发的力学包，这是一个新的数值框架动力学天文学。我们软件的目标是通过高效的任务管理和统一的数据存储来帮助进行大规模的数值模拟。该代码构建在消息传递接口（MPI）和分层数据格式（HDF5）标准之上，并使用任务农场方法来管理数值任务。它依赖于核心模块方法。在用户提供的模块中实现的数值问题与主机代码（核心）分离。核心设计用于处理计算池中节点之间的基本设置、数据存储和通信。它已经在大型CPU集群和台式机上进行了测试。力学可用于计算动态地图、数据优化或数值积分。代码和示例模块可以在http://git.astri.umk.pl/projects/mechanic上免费获得。
2012-02-29 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.DC
Cyberhubs: Virtual Research Environments for Astronomy
天文学和天体物理学的合作面临着许多网络基础设施的挑战，例如大型数据集，需要结合异构数据集，以及在这些具有重要处理要求和复杂科学软件工具的大型异构数据集上进行有效合作的挑战。Cyberhubs系统是一个易于部署的软件包，适用于基于Docker和Docker技术的中小型协作，允许启用Web浏览器的远程交互式分析访问共享数据。它为应对这些挑战迈出了第一步。该系统的功能和部署步骤进行了描述，以及通过不同的方法来数据结构，处理和可用的分析工具的NuGrid和PPMstar协作帐户的要求收集。NuGrid是一个国际合作项目，创建恒星演化和爆炸物理学以及核合成模拟数据。PPMstar合作项目对恒星演化后期的内部对流进行大规模三维恒星流体动力学模拟。目前在cyberhubs上进行的科学的例子，在3D恒星流体动力学模拟，恒星演化和核合成和银河系化学演化的领域，提出。
2018-02-06 astro-ph.IM
nDspec: a new Python library for modelling multi-dimensional datasets in X-ray astronomy
Anton Pannekoek Institute for Astronomy, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学安东·潘内库克天文学研究所）；SRON（荷兰天体物理研究所）
该文介绍nDspec库，用于X射线天文学多维数据集建模。它是灵活、模块化且可扩展的Python库，能容纳多维数据并连接多种推理工具。重点对定时和光谱定时数据建模，展示了示例用例，还介绍了扩展计划及新功能。
2026-07-14 astro-ph.HE astro-ph.IM
A SiPM photon-counting readout system for Ultra-Fast Astronomy
很少有工作已经做了搜索在毫秒到纳秒制度的天体物理瞬态光发射具有显着的灵敏度。我们称之为“超快天文学”，或UFA。为了在尽可能短的时间尺度上调查瞬态，我们开发了我们自己定制的读出系统的硅光电倍增器（SiPM）为基础的UFA相机，用于传统的天文望远镜。SiPM，可在阵列封装成像领域，能够在可见光波长范围内的时间标记的单光子检测。我们的读出系统由16个通道的14位数据记录。每个通道包括一个50 dB增益前置放大器、信号整形电路、模拟前端、模数转换器和一个用于数据记录的Xilinx UltraScale+现场可编程门阵列多用途片上系统（FPGA-MPSoC）板。我们表明，我们的系统成功地读出的数据从SiPM在16 ns的时间间隔，每通道的最大功耗为300 mW，并能够执行并发16通道读出。
2022-03-29 astro-ph.IM physics.ins-det
NPTFit: A code package for Non-Poissonian Template Fitting
我们提出NPTFit，一个开源代码包，用Python和Cython编写，用于执行非泊松模板拟合（NPTFs）。NPTF是最近发展起来的一种统计方法，用于表征未分辨点源对天体物理数据集的贡献。NPTF首先应用于费米伽马射线数据，以证明在银河系内部观测到的过量的~GeV伽马射线可能来自于亚阈值点源的种群，并且NPTF已经发现了在高银河系纬度研究亚阈值河外源的其他应用。NPTF概括了传统的天体物理学模板拟合，以允许搜索可能遵循给定空间分布的未解决PS的群体的能力。NPTFit建立在X射线天文学中开发的波动分析的框架之上，因此可能具有超出伽马射线数据的应用。NPTFit软件包利用新颖的计算方法来有效地执行NPTF。该代码可在https://github.com/bsafdi/NPTFit上获得，最新和广泛的文档可在http://nptfit.readthedocs.io上找到
2017-06-06 astro-ph.CO astro-ph.HE astro-ph.IM
Gamma-ray detector and mission design simulations
本文综述了Gamma-ray天文学中模拟的应用与局限，涵盖广延大气簇射、探测器内粒子相互作用及读出电子学模拟，并介绍了相关软件包、性能指标与仪器响应函数对仪器设计与数据分析的重要性。
2022-06-24 astro-ph.HE astro-ph.IM
PINGSoft: an IDL visualisation and manipulation tool for Integral Field Spectroscopic data
在这篇文章中，我们介绍PINGSoft，一套IDL例程，旨在可视化和操作，在一个互动和友好的方式，积分场光谱数据。该软件包针对大型数据库和快速可视化渲染进行了优化。PINGSoft包括手动或在给定几何孔径内提取感兴趣区域的例程，在给定区域内整合光谱，在不同IFS格式之间转换，读取，编辑和写入IFS数据文件，以及其他一些在天文学和光谱学中特别有用的杂项代码。在这里，我们描述了它的主要特点和要求，提供示例并描述其功能。PINGSoft软件包可在http://www.ast.cam.ac.uk/research/pings上免费获得
2010-06-04 astro-ph.IM
A method for space-variant deblurring with application to adaptive optics imaging in astronomy
来自自适应光学系统的图像通常受到跨视场的点扩散函数（PSF）的显著失真的影响，这取决于自然和人造引导星的位置。规避或减轻这些影响的图像缩小技术是充分利用AO图像中编码的科学信息的重要工具。本文的目的是提出一种方法去模糊的天文图像，给定一组样本的空变点扩展函数。该方法是基于分区的图像域成区域的等晕和应用适当的去卷积方法与边界效应校正到每个区域。证明了边界效应修正的有效性。此外，将不相交截面扩展到部分重叠截面的准则也得到了验证。该方法适用于模拟图像的恒星系统，其特征在于一个空间可变的PSF。通过对去模糊图像进行孔径测光，我们获得了良好的测光质量，从而获得了良好的科学质量。所提出的方法在软件包“Patch”中以IDL实现，该软件包可在http://www.airyproject.eu上获得。
2015-05-07 astro-ph.IM
Application of Maximum Entropy Deconvolution to $γ$-ray Skymaps
用成像大气切伦科夫望远镜（IACTs）测量的天空图表示与观测仪器的点扩散函数卷积的真实源分布。目前的IACT具有大约0.1 $^\circ$的角分辨率，这对于形态结构的研究和比较$γ$射线中的形态与仪器具有更好的角分辨率的其它波长中的测量是相当大的。偶然地，通过对观测到的天空图应用反卷积算法，可以近似地得到潜在的真实源分布，从而有效地提高仪器的角分辨率。从众多现有的反卷积算法中，有几个已经在天文学中使用，但在$γ$射线天文学的特殊情况下，由于测量数据中的高噪声水平，大多数这些算法受到挑战。最大熵算法是应用于$γ$射线数据的一种有前途的算法。该算法的优点是考虑先验知识的可能性，并且它是以前工作的独立方法，例如，Heinz等人（2012）将Richardson Lucy算法应用于$γ$射线天空图。Gull和Skilling（1999）在MemSys5软件包中提供了最大熵算法的实现。由于该算法对各种输入参数非常敏感，因此必须了解它们的影响。我们提出了一个研究这些参数的影响，以调查的最大熵算法的适用性，在$γ$射线天文学的天空图的反卷积。
2015-08-25 astro-ph.HE astro-ph.IM
$\texttt{pySYD}$: Automated measurements of global asteroseismic parameters
在天文学中，星震学是确定恒星质量、半径和年龄等基本性质的黄金标准。已经开发了几种用于星震分析的工具，但其中许多是封闭源，因此一般天文学界无法使用。在这里，我们提出了$\texttt{pySYD}$，一个Python软件包，用于探测太阳样振荡和测量全球星震参数。$\texttt{pySYD}$是从广泛用于测量$\textit{Kepler}$恒星的星震参数的基于IDL的$\texttt{SYD}$管道改编而来的。$\texttt{pySYD}$是使用相同的经过良好测试的方法开发的，并具有几项新的改进，以提供可访问和可重复的结果。以封闭源工具为基准的记录良好的开放源星震学软件对于确保$\textit{Kepler}$飞行任务遗留结果的再现性至关重要。此外，$\texttt{pySYD}$还将成为更广泛的天文学界分析NASA TESS任务当前和即将获得的数据的一个有前途的工具。
2021-08-02 astro-ph.IM astro-ph.SR
CIAO: Chandra's Data Analysis System for X-Ray Astronomy and Beyond
Durham University Space Research Center（杜伦大学空间研究中心）
本文介绍了CIAO系统的设计、发展和能力，涵盖了其核心架构、脚本环境、建模工具、可视化工具、模拟组件及测试基础设施，展示了其在X射线天文学和多波段天体物理研究中的重要性。
2026-05-13 astro-ph.IM
Is HDF5 a good format to replace UVFITS?
FITS（灵活图像传输系统）数据格式是在20世纪70年代后期开发的，用于存储和交换与天文学相关的图像数据。从那时起，它不仅成为图像的标准文件格式，而且也成为无线电干涉仪数据的标准文件格式（例如UVFITS，FITS-IDI）。但是FITS是下一代望远镜应该采用的正确格式吗？较新的分层数据格式（HDF 5）文件格式比FITS具有相当大的优势，但尚未在射电天文学中得到广泛采用。其中一个主要的障碍是HDF 5没有得到数据缩减软件包的很好支持。在这里，我们提出了一个比较的FITS，HDF 5，和测量集（MS）格式存储的干涉数据。此外，我们还提供了一个用于格式之间转换的工具。我们表明，FITS的底层数据模型可以移植到HDF 5，实现更广泛的HDF 5支持的第一步。
2014-11-03 astro-ph.IM
Introduction to astroML: Machine Learning for Astrophysics
随着探测器、望远镜和计算机变得越来越强大，天文学和天体物理学的数据量正在急剧增加。在过去的十年中，通过电磁波谱进行的巡天观测已经为数亿个源收集了数百TB的天文数据。在接下来的十年里，数据量将进入PB级，并为数十亿个源提供精确的测量。天文学和物理学的学生传统上没有受过处理如此庞大和复杂的数据集的训练。在本文中，我们描述了astroML;这是一项基于Python和scikit-learn的计划，旨在开发一个机器学习工具汇编，以满足下一代学生和天文调查的统计需求。我们将介绍astroML，并提供一些由该软件包启用的示例应用程序。
2014-11-18 astro-ph.IM
Statistical Methods for Astronomy
本文概述了数理统计的概念，概率论的元素，假设检验和点估计用于分析现代天文数据。最小二乘，极大似然，和贝叶斯方法统计推断处理。当统计量的分布函数未知时，恢复方法，特别是自举法，提供了有价值的程序。考虑了模型选择和拟合优度的几种方法。简要讨论了与天文学研究有关的应用统计学：在对天文学总体或过程的行为知之甚少时使用的非参数方法;用核密度估计和非参数回归进行数据平滑;多变量问题的无监督聚类和监督分类程序;光变曲线的时域和频域时间序列分析;以及空间统计，用于解释低维点的空间分布。介绍了两种类型的资源：统计学各个领域的约40种推荐文本和专著，以及用于统计分析的公共领域R软件系统。再加上它的\sim 3500（和不断增长的）附加CRAN包，R实现了一个连贯的高级语言与先进的图形统计过程的广泛。
2012-05-09 astro-ph.IM stat.AP
Data Combination: Interferometry and Single-dish Imaging in Radio Astronomy
现代干涉仪通常提供低至亚弧秒分辨率的射电天文图像。然而，干涉仪会滤除比最短基线采样的空间尺度更大的空间尺度，这影响了空间和光谱特征的测量。补充的单碟数据对于恢复具有这种扩展发射的空间分辨天文源的真实通量分布至关重要。在这项工作中，我们提供了一个突出的可用方法相结合的单碟和干涉观测的概述。我们测试每一个这些方法的框架中的CASA数据分析软件包的合成连续谱和观测光谱数据集。我们开发了一套新的评估工具，普遍适用于所有的射电天文数据组合的情况下。应用这些新的评估诊断，我们评估的方法的性能，并证明了显着改善的综合结果相比，纯粹的干涉减少。我们提供组合和评估脚本作为附加材料。我们的研究结果突出了使用数据组合的优势，以确保高质量的空间分辨率的对象的科学图像。
2023-03-03 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
Automated data reduction workflows for astronomy
来自复杂的现代天文仪器的数据通常由大量不同的科学和校准文件组成，它们的简化需要各种软件工具。工具的执行链是一个复杂的工作流程，需要调整和监督，通常由不一定是任何特定工具专家的个人研究人员进行。通过使用自动工作流来组织数据并执行数据简化步骤的顺序，可以提高数据简化的效率。为了实现这样的效率提高，我们设计了一个系统，允许直观的表示，执行和修改的数据减少工作流程，并具有检查和与数据交互的设施。欧洲南方天文台（ESO）开发了Reflex，这是一个自动化数据简化工作流程的环境。Reflex是作为Kepler工作流引擎的定制组件包实现的。Kepler提供了图形用户界面来创建数据简化过程的可执行流程图表示。Reflex的主要功能是基于规则的数据组织器，重用结果的基础设施，彻底的簿记，数据后代跟踪，交互式用户界面，以及利用数据组织过程中创建的信息执行工作流的新概念。Reflex包含了一些新的概念来提高天文数据处理的效率。虽然Reflex是开普勒工作流引擎中天文科学工作流的具体实现，但整体设计选择和方法也可以应用于其他环境，以运行自动化科学工作流。
2013-11-21 astro-ph.IM
Three Tools to Aid Visualisation of FITS Files for Astronomy
越来越需要开发天文可视化和操作工具，使观众能够直接，实时和跨平台地与显示的数据进行交互。此外，下一代望远镜天文图像的动态范围的增加，导致人们希望开发能够在广泛的强度范围内呈现信息的增强可视化。本文介绍了三个新的工具，天文可视化和图像处理的软件工程师和射电天文学家之间的合作的结果。第一个工具，FITS3D，是一个快速，交互式三维数据立方体查看器，旨在允许实时交互比较多个谱线数据立方体同时。它具有特定区域的选择操作，包括平滑。第二个工具FITS2D有助于2D拟合图像的可视化和操作。该工具支持自由形式遮罩的交互式创建，允许用户提取拟合图像的任何（可能不连续的）子集。它还支持可以放置而不影响底层数据的注释。最后一个工具是一个R包，用于将高动态范围压缩技术应用于2D拟合图像。这允许在单个图像中成像全范围的像素亮度，同时显示明亮光源的细节，同时保留微弱光源的区别。在这里，我们将介绍这三种工具，并使用一系列天文图像来演示它们的功能。
2016-01-03 astro-ph.IM
The 4 Pi Sky Transient Alerts Hub
我们介绍了4 Pi Sky 'hub'，这是一个开放式数据服务和底层软件包的集合，用于快速，全自动报告和响应天文瞬时警报。这些包建立在成熟的“VOEvent”标准化消息格式之上，旨在提供一个分散和开放的基础设施来处理瞬时警报。特别是我们提请注意voeventdb的初始版本，这是一个存档和远程查询服务，允许天文学家对瞬时警报进行历史查询。通过使用空间过滤器和引文网络查找，voeventdb能够交叉匹配瞬时警报，将多个来源的数据汇集在一起，并在规划新的后续活动时提供参考点。我们还强调了最近从ASASSN和GAIA项目添加到我们的VOEvent分发流的光学瞬态馈送。实现这些服务的源代码和部署脚本都是免费提供的，并得到许可，目的是其他团队可以使用它们来实现本地或特定于项目的VOEvent存档。在描述这些软件包的过程中，我们提供了一个基本的入门知识，包括对VOEvent标准的简要介绍。
2016-06-12 astro-ph.IM
AtomNeb: IDL Library and Python Package for Atomic Data of Ionized Nebulae
本文介绍AtomNeb数据库及其IDL库和Python包，用于存储电离星云碰撞激发线与复合线的原子数据，并结合proEQUIB/pyEQUIB实现等离子体诊断与丰度分析。
2024-11-23 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
eXtended CASA Line Analysis Software Suite (XCLASS)
扩展的CASA线分析软件套件（XCLASS）是通用天文软件应用程序包（CASA）的工具箱，包含用于建模干涉和单碟数据的新功能。其中的工具是myXCLASS程序，它计算合成光谱求解辐射转移方程的等温物体在一维，而有限的源大小和尘埃衰减被认为是以及。myXCLASS程序所需的分子数据来自嵌入式SQLite3数据库，该数据库包含来自科隆分子光谱数据库（CDMS）和JPL的条目，使用虚拟原子和分子数据中心（VAMDC）门户网站。此外，该工具箱还为模型优化程序包外部数值代码建模和分析通用接口（MAGIX）提供了一个接口，该接口有助于使用myXCLASS（或其他外部模型程序）找到观测数据的最佳描述，即，找到最接近再现数据的参数集。
2016-10-21 astro-ph.IM
The Overlooked Potential of Generalized Linear Models in Astronomy-II: Gamma regression and photometric redshifts
机器学习技术为天文学提供了一个宝贵的工具箱，用于解决所谓的大数据问题。它们提供了一种对特定系统进行准确预测的方法，而无需事先了解数据的底层物理过程。在这篇文章以及本系列的配套文章中，我们提出了广义线性模型（GLM）集，作为解决一般天文学问题的快速替代方法，包括与机器学习范式相关的问题。为了证明GLM的适用性，固有的积极和连续的物理观测，我们探索他们的使用估计的光度红移的星系从他们的多波长测光。使用伽马家庭与日志链接功能，我们预测红移的PHoto-z精度测试模拟目录和一个子集的斯隆数字巡天从数据发布10。我们获得的拟合结果表明，模拟数据的灾难性离群值率低至~1%，真实数据的灾难性离群值率低至~2%。此外，我们可以很容易地在普通台式计算机上在几秒钟内获得这种精度，并且训练集只包含数千个星系。我们的软件以Python、R开发的用户友好型软件包的形式公开发布，并通过交互式网络应用程序（https：//cosmoparticsinitiative.shinyapps.io/CosmoPhotoz）发布。该软件允许用户将一组GLM应用于他们自己的光度计目录，并以最小的努力生成出版质量图。通过促进他们的易用性，天文学界，这一系列的论文旨在使GLM广为人知，并鼓励他们在未来的大型项目，如大型综合巡天望远镜的实施。
2018-12-30 astro-ph.CO astro-ph.IM
The 2012 Interferometric Imaging Beauty Contest
我们介绍第五届干涉成像选美大赛的结果。比赛包括对来自模型源并以OIFITS格式分发的测试数据集进行盲成像。CHARA/MIRC-6 T的两种成像方案可用于重建：金牛座T盘成像和斑点红超巨星成像。这次有八个不同的团队参加比赛：Monnier使用软件包MACIM; Hofmann，Schertl和Weigelt使用IRS; Thiébaut和Soulez使用MiRA ; Young使用BSMEM; Mary和Vannier使用MIROIRS; Millour和Vannier使用独立的BSMEM和MiRA条目; Rengaswamy使用原始方法; Elias使用射电天文学软件包CASA。介绍了竞赛模型图像、参赛数据和规则，以及每种方法的图像重建结果。讨论了这些结果以及每种算法的优点和局限性。
2012-08-01 astro-ph.IM
HDFITS: porting the FITS data model to HDF5
FITS（灵活图像传输系统）数据格式自20世纪70年代末问世以来一直是天文学相关数据产品的事实数据格式。虽然FITS文件格式得到广泛支持，但它缺乏更现代的数据序列化的许多功能，例如分层数据格式（HDF 5）。HDF 5文件格式相对于FITS具有相当大的优势，例如改进的I/O速度和压缩，但尚未在天文学中得到广泛采用。其中一个主要的障碍是HDF 5没有得到数据压缩软件包和图像查看器的很好支持。在这里，我们将FITS和HDF 5作为存储天文数据集的格式进行了比较。我们表明，FITS的底层数据模型可以以简单的方式移植到HDF 5，并且通过这样做，可以立即利用HDF 5文件格式的优势。此外，我们提出了一个软件工具，fits 2 hdf，用于FITS和一个新的“HDFITS”格式之间的转换，其中数据存储在HDF 5中的FITS类似的方式。我们表明，HDFITS允许更快地读取数据（在某些用例中高达FITS的100倍），并改进压缩（更高的压缩比和更高的吞吐量）。最后，我们表明，通过只改变基于Python的FITS实用程序中的导入行，HDFITS格式的数据可以透明地呈现为内存中的FITS等价物。
2015-10-20 astro-ph.IM
MOSFiT: Modular Open-Source Fitter for Transients
时域天文学的许多进展是通过将观测的多波长时间序列数据与我们对物理定律的理解所产生的模型相关联来实现的。这个目标通常通过将任务分为两部分来实现：收集数据（观察）和构建模型来表示数据（理论化）。由于专业化的自然趋势，最好的理论和最好的数据之间可能会出现脱节，这可能会延迟我们理解新类别瞬态的进展。我们推出MOSFiT：Modular Open-Source Fitter for Transients，一个基于Python的软件包，它从开放的在线目录下载瞬态数据集（例如，开放超新星目录），生成对那些数据集及其相关联的贝叶斯参数后验的半分析光变曲线拟合的蒙特卡罗集合，并且可选地将拟合结果传递回那些相同的目录以使它们可用于社区的其余部分。MOSFiT旨在帮助弥合时域天文学中观测和理论之间的差距;除了使现有模型的应用和新模型的创建尽可能简单外，MOSFiT还可以产生统计上可靠的瞬态特性预测，并具有标准输出格式，其中包括再现给定结果所需的所有设置信息。随着LSST等大规模调查发现全新的瞬态类别，MOSFiT等工具对于以统计一致、可重复和科学有益的方式快速比较模型与数据至关重要。
2018-02-20 astro-ph.HE astro-ph.IM
An Inventory of UTC Dependencies for IRAF
图像简化和分析设施是一个科学的图像处理包，广泛用于整个天文学界。IRAF自1980年代初以来一直由亚利桑那州图森市的国家光学天文台开发和分发。其他天文台和项目已经编写了许多分层的外部应用程序包。超过一万篇期刊文章承认使用IRAF，成千上万的专业天文学家依赖于它。与许多其他类别的天文软件一样，IRAF在其代码库的许多模块中依赖于世界时（UT）。作者是20世纪90年代末IRAF的Y2K负责人。保守地低估了UTC在IRAF中的初始“命中”清单（例如，从搜索词如“UT”，“GMT”和“MJD”）包含的文件数量是20世纪90年代相应的Y2K（“千年虫”）清单的数倍。我们将讨论IRAF对协调世界时的依赖性，以及这些对更广泛的天文学界的影响。
2011-12-01 astro-ph.IM cs.SE
XGA: A module for the large-scale scientific exploitation of archival X-ray astronomy data
XMM星团巡天（XCS）开发了一个新的Python模块，X射线：生成和分析（XGA），以提供XMM-牛顿空间望远镜观测到的X射线发射源的交互式自动分析。XGA只要求创建一组经过清理、处理的事件列表，并且（可选）源检测器已为观测生成区域列表。XGA的核心理念是使所有可用数据都易于访问和分析。用户提供他们希望调查的源的信息（例如RA，Dec，红移），XGA定位相关观测并生成所需的数据产品。这使用户能够使用所有相关的观察结果快速轻松地完成常见的分析，从而可以自由地专注于提取最大的科学收益。XGA以源和样本类为中心，它们代表不同类型的X射线发射天体物理对象，并具有与该类型对象相关的不同属性和方法。XGA还包含产品类别，为X射线数据产品或从其衍生的信息（如径向轮廓）提供接口，并提供内置的拟合、分析和可视化方法。XGA可以使用XSPEC将模型拟合到光谱（全局和环形），测量光谱特性，如温度，光子指数和光度。XGA还可以测量星系团的密度和温度的径向分布，从而可以测量星系团的气体和总质量分布。未来，我们将增加对XMM以外的X射线望远镜（例如Chandra、eROSITA）的支持，以及执行多任务联合分析的能力。随着eROSITA、XRISM、ATHENA和Lynx等新型X射线观测站的出现，现在是开发一个新的开源软件包的最佳时机，该软件包可供任何人使用和仔细检查。
2022-07-04 astro-ph.CO astro-ph.GA astro-ph.HE
Towards the forecast of atmospheric parameters and optical turbulence above an astronomical site on 24h time scale
大气参数和光学湍流预报在地基天文中的应用是非常关键的，主要是队列调度。到目前为止，大多数努力已经解决了我们的小组在开发算法的光学湍流（CN 2）和所附的综合天体气候参数和量化的性能的Astro-Meso-Nh包在重建这些参数。此外，还对Meso-Nh在重建地基天文学相关大气参数方面的性能进行了深入的分析。我们的研究总是提到夜间制度。为了将我们的研究应用到白天的时间制度，我们提出，在这方面的贡献，通过比较模型输出和测量的经典大气参数相关的地基天文学在夜间和白天的时间得到的初步结果。我们选择了Roque de los Muchachos天文台（加那利群岛）作为测试案例，该天文台提供了由同一峰会/天文台上不同望远镜的不同传感器提供的非常扩展的测量集。接近地面的典型的白天的对流制度是非常不同的稳定制度的特点夜间。因此，这项研究的目的是扩大域的Astro-Meso-Nh代码的有效性，以新的湍流制度，它允许覆盖一天的24小时。这种方法不仅可以应用于太阳望远镜（例如EST），而且可以应用于范围更广的科学领域，而不仅仅是在卫星通信等天文学方面。
2019-02-21 astro-ph.IM
DUG Insight: A software package for big-data analysis and visualisation, and its demonstration for passive radar space situational awareness using radio telescopes
随着SKA时代对支持大规模射电天文数据集处理和分析的软件需求的增加，我们展示了DUG Insight的交互式工作流程构建，数据挖掘，处理和可视化功能。我们通过处理工程开发阵列（EDA 2）在三天内产生的近68，000张全天无线电图像来测试DUG Insight的性能和灵活性。处理的目的是被动地探测和识别已知的常驻空间物体（RSO：在轨卫星和碎片），并研究如何利用无线电干涉测量法被动地监测航空器交通。这些信号是可以观测到的，这是由于地面调频无线电信号反射回地球和带外传输从RSO。这种对低地球轨道和空气空间环境的监视有助于提高对空间情况的认识和飞行器跟踪技术。根据观测结果，我们在距离EDA 2 1,500公里的范围内对19个独特的RSO进行了40次探测。这是对先前发表的同一数据集的研究的重大改进，并展示了DUG Insight的灵活功能，允许大规模处理复杂数据集。我们的DUG Insight工作流程的未来增强将旨在实现实时采集，检测未知的RSO，并继续处理来自SKA相关设施的数据。
2022-07-13 astro-ph.EP astro-ph.IM physics.space-ph
GammaLib and ctools: A software framework for the analysis of astronomical gamma-ray data
伽马射线天文学领域在过去十年中取得了重要进展，但迄今为止还没有一个通用的软件框架来对伽马射线望远镜数据进行科学分析。我们建议通过GammaLib软件来填补这一空白，该软件是我们开发的一个通用库，用于支持伽马射线事件数据的分析。GammaLib是用C++编写的，所有功能都可以通过扩展模块在Python中使用。在这个框架之上，我们开发了ctools软件包，这是一套软件工具，可以构建灵活的工作流程，用于分析成像空气切伦科夫望远镜事件数据。ctools的灵感来自现有高能天文仪器的科学分析软件，它们遵循高能天体物理科学档案研究中心开发的模块化ftools模型。ctools是用Python和C++编写的，可以通过命令行、shell脚本或直接从Python使用。在本文中，我们介绍了2015年底发布的GammaLib和ctools软件版本1.0。GammaLib和ctools为成像空气切伦科夫望远镜事件数据的科学分析做好了准备，也支持费米LAT数据的分析和COMPTEL遗留数据档案的利用。我们建议使用ctools作为切伦科夫望远镜阵列天文台的科学工具软件。
2016-07-22 astro-ph.HE astro-ph.IM
Visualizing Astronomical Data with Blender
天文数据有多种形式--星表、数据立方体、图像和模拟。用于渲染高质量三维图形的软件的可用性有助于探索天文科学所提供的令人难以置信的参数空间的范例。软件程序Blender为天文学家提供了一个有用的工具，用于以三维（3D）图形专家和动画师使用的方式显示数据。这个流行的软件包的界面介绍注意天文学的兴趣功能。概述了生成模型、纹理、动画、摄影机工作和渲染的步骤。介绍了利用各种天文数据制作动画和图形的方法。从天文学的不同种类的数据的子领域的例子显示与资源提供给天文学界的成员。提供了一个展示概述的原理和功能的示例视频，以及用于示例可视化的脚本和文件。
2013-06-14 astro-ph.IM cs.GR
Deep learning of multi-element abundances from high-resolution spectroscopic data
人工神经网络的深度学习越来越受到关注，因为它在数据驱动的天文学方面具有潜力。然而，这种方法通常不提供不确定性，并且不处理训练数据中的不完整性和噪声。在这项工作中，我们使用APOGEE数据设计了一个用于高分辨率光谱分析的神经网络，该数据模仿标准光谱分析的方法：使用全波长范围确定恒星参数，但单个元素丰度使用光谱的审查部分。我们用一个定制的目标函数来训练这个网络，该目标函数处理不完整和有噪声的训练数据，并应用辍学变分推理来推导我们预测的不确定性。我们确定的参数和丰度为18个单独的元素在$\approx 0.03$ dex水平，即使在低信噪比。我们证明了我们的方法返回的不确定性是对精度的现实估计，当遇到训练集之外的输入或输出时，它们会自动爆炸，从而保护用户免受不必要的外推。通过使用标准的深度学习工具进行GPU加速，我们的方法非常快，允许在单个低成本GPU上在10分钟内分析整个$\approx250,000$光谱的APOGEE数据集。我们发布了整个APOGEE DR 14数据集的恒星参数和18个具有相关不确定性的单个元素丰度。与此同时，我们发布了astroNN，这是一个经过良好测试的开源Python软件包，它是为这项工作开发的，但它也被设计为天文学深度学习的通用软件包。astroNN可在https://github.com/henrysky/astroNN上获得http://astroNN.…
2019-01-09 astro-ph.GA astro-ph.IM
radio-astro-tools: linking radio astronomical data to the astronomical Python ecosystem
Dominion Radio Astrophysical Observatory, Herzberg Astronomy & Astrophysics, National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会赫茨伯格天文学与天体物理学多明尼奥射电天文台）；Department of Astronomy, University of Florida（佛罗里达大学天文学系）；Aperio Software（阿佩里奥软件公司）；Dept. of Physics, University of Alberta（阿尔伯塔大学物理系）；Department of Physics and Astronomy, Haverford College（哈弗福德学院物理与天文学系）；Max-Planck-Institut für Astronomie（马克斯·普朗克天文学研究所）；National Radio Astronomy Observatory（美国国家射电天文台）；Department of Astronomy, The Ohio State University（俄亥俄州立大学天文学系）；Center for Cosmology and Astroparticle Physics (CCAPP)（宇宙学与基本粒子物理中心）；Univ. Grenoble Alpes, CNRS, IPAG（格勒诺布尔阿尔卑斯大学，法国国家科学研究中心，IPAG）
radio-astro-tools代码套件依托Astropy生态系统，含多个Python包，可分析射电等波段数据，实现并行化、数据组合等功能，还配套交互式教程，提升射电谱线数据分析的便捷性。
2026-10-09 astro-ph.IM
Viewpoints: A high-performance high-dimensional exploratory data analysis tool
科学数据集的规模和复杂性继续增加。过去，超级计算中心需要专用的图形系统来可视化大型数据集，但随着商品图形硬件的价格下降，其能力增加，原则上，现在可以在单个工作站上查看大型复杂数据集。为了在实践中做到这一点，研究者将需要编写软件，以利用相关的图形硬件。本文描述的Viewpoints可视化包是这种软件的示例。Viewpoints是一个交互式工具，用于探索性地对大型高维（多变量）数据进行可视化分析。它利用现代图形板（GPU）的功能在单个工作站或笔记本电脑上运行。观点是极简主义的：与今天的类似软件包相比，它试图很好地（或者至少非常快地）完成一小部分有用的事情。它的基本功能集包括与刷，动态直方图，归一化和离群值检测/删除链接散点图。Viewpoints最初是为天体物理学家设计的，但它已经被用于各种领域，从天文学，量子化学，流体动力学，机器学习，生物信息学和金融到信息技术服务器日志挖掘。在本文中，我们将描述Viewpoints包并展示其用法示例。
2010-11-08 astro-ph.IM cs.GR physics.data-an
STRAUSS: Sonification Tools & Resources for Analysis Using Sound Synthesis
Institute of Cosmology and Gravitation, University of Portsmouth（朴茨茅斯大学宇宙学与引力研究所）；School of Mathematics, Statistics and Physics, Newcastle University（纽卡斯尔大学数学、统计与物理学院）
本文介绍开源 Python 包 STRAUSS，通过可定制的声音合成与预设配置，将可听化灵活集成到科学数据工作流中，服务教育、传播与分析。
2025-04-02 astro-ph.IM cs.SD physics.data-an
CASA 6: Modular Integration in Python
CASA，通用天文软件应用，是阿塔卡马大型毫米/亚毫米阵列（ALMA）和卡尔G。Jansky甚大阵（VLA），也经常用于其他射电望远镜。CASA一直是作为一个单一的集成应用程序分发的，包括一个Python解释器和所有的库、包和模块。作为CASA 6正在进行的开发的一部分，以及从Python 2到3的切换，CASA将为用户提供更大的灵活性，通过使用模块化架构和标准pip wheel安装将CASA集成到现有的Python工作流程中。2019年天文数据分析软件与系统（ADASS）会议的这些会议记录将概述CASA 6项目。
2019-12-19 astro-ph.IM
Standardized Formats for Gamma-Ray Analysis Applied to HAWC Observatory Data
伽马射线天文学传统上使用各种数据格式和专有软件，这些格式和软件通常是为单一的特定任务或实验开发的。然而，近年来，人们越来越努力使天文数据公开和易于获取。在伽马射线界，这已转化为不同伽马射线观测站之间建立一种共同的数据格式：“伽马天文数据格式”。基于类似的前提，正在开发开源分析软件包，如Gammapy，旨在提供一个单一的，强大的工具，同时适合许多实验的需要。在这方面的贡献，我们表明，从高海拔水切伦科夫（HAWC）天文台的数据可以与GADF兼容，并提出了第一GADF为基础的生产的事件列表和仪器响应功能的地面宽场仪器。我们使用这些数据产品，以非常好的协议再现出版的HAWC螃蟹光谱使用Gammapy。拥有共同的数据格式和分析工具有助于不同实验之间的联合分析和有效的数据共享。这对于下一代仪器尤其重要，例如拟议中的南方宽视场伽马射线天文台（SWGO）和计划中的切伦科夫望远镜阵列（CTA）。
2021-09-09 astro-ph.HE astro-ph.IM
Computational statistics using the Bayesian Inference Engine
本文介绍了贝叶斯推断引擎（BIE），一个通用的并行，优化的参数推断和模型选择的软件包。该软件包的动机是现代天文调查的分析需求，以及组织和重复使用昂贵的衍生数据的需要。BIE是第一个明确设计用于贝叶斯更新和天文问题模型比较的计算统计平台。贝叶斯更新是基于使用基于度量球树的核密度估计的高维后验分布的表示。在其算法产品中，BIE强调混合回火MCMC方案，该方案在高维参数空间中对多峰后验分布进行鲁棒采样。此外，BIE实现了一个完整的持久性或序列化系统，该系统存储运行推理的完整字节级图像和先前表征的后验分布以供以后使用。两个新的算法来计算边际似然后验分布，开发和实施的BIE，使模型比较复杂的模型和数据集。最后，BIE被设计成一个将贝叶斯方法应用于天文学的协作平台。它包括一个可扩展的面向对象和易于扩展的框架，实现了贝叶斯推断的各个方面。通过为推理问题的所有阶段提供各种统计算法，科学家可以用单个模型和数据实现探索各种方法。其他技术细节和下载细节可从http://www.astro.umass.edu/bie获得。BIE在GNU GPL下发布。
2013-07-29 astro-ph.IM
A data science platform to enable time-domain astronomy
本文介绍开源平台 SkyPortal，它整合暂现源发现、后续观测管理、特性表征与可视化，并引入大语言模型自动生成源级摘要及多信使快速后续观测功能，已支撑 ZTF Phase II 社区大规模运行两年。
2023-06-14 astro-ph.IM gr-qc
