astroplan: An Open Source Observation Planning Package in Python
我们介绍了astroplan -一个开源，开放开发，Astropy附属包，用于Python中的地面观测规划和调度。astroplan旨在提供对常见观测量的有效访问，例如天体上升、下沉和子午过渡时间，以及从天空坐标到高度-方位角坐标的简单转换，而不需要详细了解astropy的坐标系实现。astroplan提供了方便的功能，以生成常见的观测图，如作为时间函数的气团和视差角，以及基本的天空（取景器）图表。用户可以根据各种观测约束条件确定目标是否可观测，例如气团限制、时间范围、月球照明/分离范围等。一个选择的观测时间分配器，其中包括一个列表的目标之间划分观测时间，给定的观测约束条件对这些目标。欢迎社区对源代码做出贡献。
2018-01-02 astro-ph.IM
astroquery: An Astronomical Web-Querying Package in Python
astroquery是一系列工具，用于从远程服务器上托管的数据库请求数据，这些服务器的接口在互联网上公开，包括那些有网页但没有正式应用程序接口（API）的服务器。这些工具构建在Python requests包（用于发出HTTP请求）和astropy（提供大部分数据解析功能）之上。AstroQuery模块通常试图尽可能接近地复制由给定服务提供的网页界面，从而使得从基于浏览器的交互转换到命令行交互变得容易。astroquery收到了来自整个天文学界的重要贡献，包括来自望远镜档案馆的一些重要贡献。astroquery能够创建从数据采集到发布的完全可复制的工作流程。本文描述了astroquery包的原理、基本结构和开发模型。astroquery的完整文档可以在http://astroquery.readthedocs.io/上找到。
2019-01-14 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
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
Nauyaca: a new tool to determine planetary masses and orbital elements through transit timing analysis
凌日时变（TTV）是目前确定类地凌日行星动力学质量和轨道根数最成功的方法。精确的质量测定是限制行星密度和推断行星组成的基础。在这项工作中，我们提出了Nauyaca，一个Python软件包，致力于通过从N体方法拟合观测到的中天时间来寻找行星质量和轨道要素。拟合策略包括执行用于识别参数空间中的高概率区域的最小化算法（优化器）的序列。这些结果从优化器用于初始化的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，使用自适应退火算法。为了获得行星质量和轨道要素的后验分布，进行了一组运行。为了测试该工具，我们创建了一个模拟目录的合成行星系与不同数量的行星，其中所有这些过境。我们计算它们的中天时间，将其作为Nauyaca的输入，从统计学上测试其从目录中恢复行星参数的效率。对于恢复的行星，我们发现周围的$\sim$ 1-14 M $_{\oplus}$的质量，10-110秒之间的周期和$\sim$ 0.01-0.03的偏心率的真实值的典型的分散。我们还调查的信号噪声和过境的行星参数的正确测定的数量的影响。最后，我们建议选择的参数，管理的工具，用于与真正的行星，根据问题的复杂性和计算设施。
2021-10-07 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
The young massive star cluster Westerlund 2 observed with MUSE. II. MUSEpack -- a Python package to analyze the kinematics of young star clusters
我们用安装在VLT上的积分场摄谱仪MUSE（空间分辨率：0.2 arcsec/px，光谱分辨率：$Δλ$ = 1.25 A，波长范围4600- 9350 A）绘制了银河系年轻大质量星团Westerlund 2（Wd 2），作为正在进行的测量星团区域恒星和气体运动学研究的一部分。在本文中，我们提出了完全减少的数据集，并介绍了我们的新的Python包“MUSEpack”，我们开发了测量恒星径向速度的绝对精度为1-2km/s，而不需要一个光谱模板库。这种新颖的方法使用二维光谱和原子跃迁线库为每个单独的恒星创建强吸收线周围的模板。该代码在多核机器上完全自动运行，这使得有可能有效地确定大量恒星的恒星径向速度，并具有必要的精度来测量年轻星团的速度色散。MUSEpack还提供了一种增强的方法，用于在没有天空曝光的情况下在拥挤的领域中删除大地线，并为ESO的数据简化管道提供了Python包装器。我们用11次短曝光和5次长曝光观测了Wd 2，以覆盖明亮的星云发射星和OB星，以及暗到~ 1 M $_\odot$的主序前星。测量范围约为11弧分$^2$（15.8 pc $^2$）。总共，我们提取了1，725个恒星光谱，每个像素的平均S/N>5。对于平均信噪比大于10、大于20、大于50的恒星，其径向速度的典型不确定度分别为4.78km/s、2.92km/s和1.1km/s。根据用于测量RV的谱线数量，分…
2019-09-17 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
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
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
The open-source sunbather code: modeling escaping planetary atmospheres and their transit spectra
本文介绍开源 Python 代码 sunbather，用于模拟逃逸行星大气及其透射光谱，并发现金属丰度显著影响质量损失率，可用于解释氦线等观测数据。
2024-08-21 astro-ph.EP astro-ph.IM
Data reduction method for OPTICAM multiband time series of transiting exoplanets
Universidad Nacional Autónoma de México（墨西哥国立自治大学）；Hobart and William Smith Colleges（霍巴特与威廉史密斯学院）
本文提出了一种基于中值滤波的降噪方法，用于处理OPTICAM多波段凌星观测中的暖像素问题，以提高光度曲线质量。
2026-03-10 astro-ph.IM
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
