arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv 2408.02124astro-ph.SR
收藏

使用深度学习技术探索IRIS亮点的阻尼特性

Exploring Damping Properties of IRIS Bright Points using Deep Learning Techniques

E. Tavabi, R. Sadeghi

AI总结:

本研究利用IRIS和深度学习技术分析了太阳色球和过渡区亮点的多普勒速度振荡阻尼特性,发现不同太阳区域的阻尼率存在差异且冕洞区域阻尼更高,为理解太阳能量耗散过程提供了新见解。

摘要:

本研究使用Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS)分析了太阳光谱中的多普勒频移。研究调查了两种类型的振荡:长周期阻尼和短周期阻尼。研究人员观察到了色球和过渡区(TR)中亮点(BPs)的多普勒速度振荡的周期性扰动。使用深度学习技术检查了不同太阳区域阻尼的统计特性。结果显示阻尼率存在差异,其中冕洞区域的阻尼更高。该研究为BPs的阻尼行为提供了见解,并有助于我们理解太阳色球和TR中的能量耗散过程。

英文摘要:

This study analyzed the Doppler shift in the solar spectrum using the Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS). Two types of oscillations were investigated: long period damp and short period damp. The researchers observed periodic perturbations in the Doppler velocity oscillations of bright points (BPs) in the chromosphere and transition region (TR). Deep learning techniques were used to examine the statistical properties of damping in different solar regions. The results showed variations in damping rates, with higher damping in coronal hole areas. The study provided insights into the damping behavior of BPs and contributed to our understanding of energy dissipation processes in the solar chromosphere and TR.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑