Sterrekunde

Koördinate reduksie luislang

Koördinate reduksie luislang


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Hoe kan ek die posisie (alt, az) van die ster bereken vir waarnemer op 'n sekere stasie (lengte-, breedtegraad) op spesifieke datum en tyd? Ek benodig volledige koördinate-vermindering met alle elemente wat in die berekening ingesluit word (behoorlike beweging van ster, atmosferiese druk en temperatuur ...)

Ek het met pyephem probeer, maar ek is nie seker of ek dit kan voltooi nie.

invoer efem polaris = ephem.readdb ("Polaris, f | M | F7,2: 31: 48.704,89: 15: 50.72,2.02,1") polaris.compute ('2016/3/1 16:22:56' ) druk polaris.a_ra druk polaris.a_dec

Ek het ook met astroplan probeer, en ek dink dat ek nader aan die oplossing is, maar weet nog steeds nie hoe om koördinate na reduksie te kry nie en om die regte beweging toe te voeg.

invoer astropy.units soos u van astropy.coordinates invoer EarthLocation van astropy.coordinates invoer SkyCoord vanaf pytz invoer tydsone van astroplan invoer Waarnemer van astropy.time invoer Tyd vanaf astroplan invoer FixedTarget invoer numpy as np invoer astropy.units as u van astroplan.plots invoer plot_sky van astroplan.plots invoer plot_parallactic van astroplan.plots invoer plot_airmass invoer matplotlib.pyplot as plt van astroplan invoer FixedTarget longitude = '21d33m20.4s' latitude = '+ 43d08m24.6s' elevation = 1150 * um time = Time ('2015 -06-16 12:00:00 ') location = EarthLocation.from_geodetic (longitude, latitude, elevation) observer = Observer (name =' Name ', location = location, pressure = 0.615 * u.bar, relative_humidity = 0.11, temperature = 0 * u.deg_C, tydsone = tydsone ('Europa / Belgrado'), beskrywing = "...") koördinate = SkyCoord ('2h31m48.704s', '89d15m50.72s', frame = 'icrs') polaris = Fixed Target ( naam = 'Polaris', koord = koördinate) plot_airmassa (polaris, waarnemer, tyd) ax = plt.gca () box = ax.get_position () ax.set_position ([box.x0, box.y0, box.width * 0.8, box.height * 0.8]) plt.legend (loc = 1, bbox_to_anchor = (1.35 , 1)) plt.show ()

Python virSterrekundiges

Welkom! U het die tuiste bereik van 'n versameling Python-bronne (en 'n handboek), gerig op diegene wat net begin met kodering in 'n astrofisiese navorsingskonteks (alhoewel daar 'n paar nuttige dinge hieronder kan wees, selfs vir meer ervare programmeerders).

Die oorspronklike aanvang van hierdie materiaal is gebaseer op die feit dat ek die opdrag gehad het om 'n inleidende programmeringsklas vir inkomende astro-hoofvakke by UC Berkeley te leer. Terwyl ek aanlyn rondgekyk het, het ek baie goeie hulpbronne gevind om basiese Python aan te leer (en 'n paar gevorderde tegnieke vir die gebruik van python in die sterrekunde), maar geen teks wat fokus op die spesifieke basiese vaardighede wat 'n student vinnig moet opdoen om aan die gang te kom met navorsing . So ek het een geskryf! En sedertdien het ek steeds meer tutoriale en handleidings bygevoeg, gewoonlik in die vorm van Jupyter-notaboeke wat u in 'n blaaier kan sien of aflaai en daarmee kan kommunikeer. Ek hoop dat u hierdie webwerf nuttig sal vind, en ek is altyd oop vir terugvoer, insette, versoeke of verduidelikings. As daar iets is wat u in 'n handleiding of handleiding wil sien, laat my dit weet met die onderstaande voorstelvorm. Cheers.


Koördinate reduksie luislang - Sterrekunde

Hierdie bewaarplek bevat tutoriale vir die Astropy-projek. Dit is gewoonlik langer vorm, meer narratiewe aanbiedings van funksies in die Astropy-kernpakket en enige geaffilieerde pakkette. Die tutoriale verskil dus van die Astropy-kernpakketdokumentasie, wat 'n meer gestruktureerde en omvattende siening van die kernpakket bied.

Raadpleeg die Astropy-tutoriale-webwerf om die tutoriale wat as statiese webbladsye weergegee word, te sien.

Om die tutoriale interaktief uit te voer, moet u seker maak dat u die Jupyter-notaboek geïnstalleer het, en dan hierdie bewaarplek moet kloon of aflaai. Die notaboeklêers self is beskikbaar in die tutoriale gids van hierdie bewaarplek, georganiseer volgens die name van die tutoriale.

U kan ook vinnig aan die gang kom met Binder om die tutoriale in u webblaaier op 'n afgeleë bediener uit te voer:

Bydraende studiemateriaal

Raadpleeg die afdeling "Vir bydraers" in die tutoriaaldokumentasie vir inligting oor hoe u kan begin.

Vir meer inligting oor die infrastruktuur wat die tutoriale bou, sien die afdeling infrastruktuur / ontwikkelaars van die tutoriale dokumentasie.


Astropy is gelisensieer onder 'n 3-klousule BSD-styllisensie - sien die LICENSE.rst-lêer.

Projek skakels

Statistieke

Kyk na statistieke vir hierdie projek via Libraries.io, of deur ons publieke datastel op Google BigQuery te gebruik

Lisensie: BSD-lisensie (BSD-3-klousule-lisensie)

Tags sterrekunde, astrofisika, kosmologie, ruimte, wetenskap, eenhede, tabel, wcs, samp, koördinaat, pas, modellering, modelle, pas, ascii

Vereis: Python & gt = 3.7

Onderhouers

Klassifiseerder

  • Bestemde gehoor
    • Wetenskap / Navorsing
    • OSI goedgekeur :: BSD-lisensie
    • OS onafhanklik
    • C
    • Cython
    • Python :: 3
    • Python :: Implementering :: CPython
    • Wetenskaplike / Ingenieurswese :: Sterrekunde
    • Wetenskaplike / Ingenieurswese :: Fisika

    Reduksiemetode

    Bemeester donker beelde

    Vir 'n gegewe blootstellingstyd is die bemeester donker word pixelgewys bereken mediaan van al die donker velde van die blootstelling. Dit laat kosmiese straalspore toe.

    Donkerveldinterpolasie

    In die geval waar sommige donker velde ontbreek, kan astro_reduce interpoleer vanaf die beskikbare meesterpunte om hoofpunte te verkry vir al die blootstelling wat nodig is om die voorwerp of plat beelde te verminder. Dit word gedoen deur die --interpoleer-opsie op te gee.

    Die interpolasie is kleinste kwadraat lineêr, d.w.s. twee beelde A en B word bepaal uit die beskikbare meester donker beelde soos om verminder die vierkantige fout op die lineêre interpolasie (meester donker) = (blootstellingstyd) x A + B.

    Met behulp van hierdie A en B word die ontbrekende meester donker volgens hierdie vergelyking bereken.

    Die FITS-lêers vir al die meester donker beelde (afgelei uit donker velde of geïnterpoleer) kan gevind word na verkleining in die tmp-gids onder die name mdark_ [blootstelling] .fits.

    Beheer transmissie beelde

    Die meester-oordrag beeld vir 'n gegewe filter is 'n beeld wat die relatiewe oordrag van elke pixel in die optiese opstelling omvat (teleskoopoptiek deur filter na CCD-matriks). Dit word vir elke filter bereken as die mediaan oor alle platveldbeelde, na aftrekking van ooreenstemmende meester donker beelde en normalisering.

    Die FITS-lêers vir al die hoofuitsendingsbeelde kan gevind word na verkleining in die tmp / gids onder die name mtrans_ [filter] .fits.

    Individuele beeldvermindering

    'N Voorwerpbeeld van gegewe blootstelling en filter word verminder deur aftrek die ooreenstemmende blootstelling meester donker beeld, en verdeel deur die ooreenstemmende filtermeester-oordragbeeld.

    Die FITS lêers vir objek beswaar, met filter filt en blootstellingstyd eksp word gevind in die tmp / vouer na verkleining, onder die naam [obj] _ [filt] _ [exp] _ * _ aux.fits (vir hulp).

    Herskikking en vermindering

    Ten slotte, vir elke reeks van dieselfde blootstelling en filter vir elke voorwerp, word die hulplêers weer in lyn gebring deur die optimalisering daarvan onderlinge kruiskorrelasies, en dan hul pixelgewys mediaan beeld word bereken. Deur die mediaan eerder as die gemiddelde te gebruik, kan u warm pixels effektief verwyder. Dit sal des te effektiewer wees, aangesien dithering gebruik word om die beelde van 'n reeks te bekom.

    Tydens die herskikking word beelde gerol om hulself te superponeer. Daarom, as die beelde te verkeerd is om mee te begin, kan voorwerpe wat buite die rand rol op vreemde plekke beland en moontlik spookbeelde van voorwerpe lewer. Gedurende die aanloop van astro_reduce word 'n waarskuwing aan die gebruiker uitgereik as enige prentjie met meer as 15% van die veldgrootte tydens die herskikking gerol word. In hierdie geval kan dit nuttig wees om die gewraakte beeld uit die datastel te verwyder. As daar baie sulke beelde is en dit onderling belyn, word dit aangeraai om hul name te verander om dit as 'n aparte groep te verwerk.

    Hierdie herskikte beelde is die finale verkorte beelde en kan gevind word in die verkleinde / map na verkleining, met dieselfde name as in die voorafgaande stap.


    Voorbeeld van werkswinkelrooster¶

    Die werkswinkelrooster is soos volg. Behalwe vir die eerste inleidingsessie, is alle werksessies prakties en moet deelnemers 'n skootrekenaar saambring.

    Datum Onderwerp Plek en tyd Aanbieder
    TBD Inleiding tot Python vir sterrekundiges TBD TBD
    TBD Installasie en begrip pakkette TDB TBD
    TBD Kernpakkette - NumPy, iPython, SciPy TBD TBD
    TBD Plot en beelde TBD TBD
    TBD Lees en skryf van lêers TBD TBD
    TBD Pas en modellering van 1-d en 2-d data TBD TBD
    TBD VO en aanlyn sterrekunde TBD TBD


    Radio-sterrekonomie-pyplyne met behulp van Python en verskillende houertegnologieë deur Athanaseus Ramaila

    Sagtewarepakkette vir radiointerferometrie in die moderne era het genoeg verbeter om sterrekundiges in staat te stel om probleme met die kalibrasie en beeldvorming wat die volgende generasie radiointerferometers inhou, aan te spreek, veral die MeerKAT, LOFAR, ASKAP en Square Kilometer Array (SKA). Ek bied 'n raamwerk aan wat gebruik maak van 'n platformonafhanklike skripthulpmiddel genaamd Stimela, wat die maklike skepping van astronomiese pyplyne vir die vermindering van data moontlik maak met behulp van python en enige van die ondersteunde (Docker, Podman, Singularity en uDocker) houer tegnologieë. In hierdie raamwerk word radiointerferometrie-verwante take soos datasintese, kalibrasie en beelding in houers uitgevoer. Die pakkette wat hierdie take verrig, is binne hierdie raamwerk meestal Python-modules. Die hoofdoelstellings is om die volgende dienste aan die Radio Astronomy-gemeenskap te lewer: a) 'n gebruikersvriendelike omgewing wat algemene gebruikers maklike toegang bied tot nuwe radio-interferometrie-pakkette. b) Vereenvoudigde installasie en produksie-implementering. Ek sal ook ander groot voordele vir hierdie implementeringsmodel bespreek, soos die verskaffing van 'n vaste produksie-omgewing en reproduceerbaarheid van wetenskaplike resultate.


    Al die basiese verwerkingstappe kan in een stap met behulp van ccd_process gedoen word. Met hierdie stap word die oorskeep korrek genoem, geknip, korrek verkry, 'n slegte pixelmasker bygevoeg, 'n onsekerheidsraamwerk geskep, die meester-vooroordeel afgetrek en die beeld plat gesit. Die eenheid van die hoofkalibrasierame moet ooreenstem met die beeld na die wins, indien enige, word toegepas. In die onderstaande voorbeeld het img eenheidsadu, maar die hoofraamwerke het eenheids elektron. Dit kan saamgevoer word as:

    'N Beeld met koördinaatinligting (WCS) kan weer op 'n ander beeldvoetspoor geprojekteer word. Die onderliggende funksionaliteit word bewys deur die herprojekprojek. Sien kombinasie met beeldtransformasie en -belyning vir meer besonderhede.


    Radio-sterrekonomie-pyplyne met behulp van Python en verskillende houertegnologieë deur Athanaseus Ramaila

    Sagtewarepakkette vir radiointerferometrie in die moderne era het genoeg verbeter om sterrekundiges in staat te stel om probleme met die kalibrasie en beeldvorming wat die volgende generasie radiointerferometers inhou, aan te spreek, veral die MeerKAT, LOFAR, ASKAP en Square Kilometer Array (SKA). Ek bied 'n raamwerk aan wat gebruik maak van 'n platform-onafhanklike skripthulpmiddel genaamd Stimela, wat die maklike skepping van astronomiese pyplyne vir datavermindering met behulp van python en enige van die ondersteunde (Docker, Podman, Singularity en uDocker) houertegnieke moontlik maak. In hierdie raamwerk word radiointerferometrie-verwante take soos datasintese, kalibrasie en beelding in houers uitgevoer. Die pakkette wat hierdie take verrig, is binne hierdie raamwerk meestal Python-modules. Die hoofdoelstellings is om die volgende dienste aan die Radio Astronomy-gemeenskap te lewer: a) 'n gebruikersvriendelike omgewing wat algemene gebruikers maklike toegang bied tot nuwe radio-interferometrie-pakkette. b) Vereenvoudigde installasie en produksie-implementering. Ek sal ook ander groot voordele vir hierdie implementeringsmodel bespreek, soos die verskaffing van 'n vaste produksie-omgewing en reproduceerbaarheid van wetenskaplike resultate.


    Astropy-gekoördineerde pakkette¶

    'N Verwante konsep is die begrip "Astropy-gekoördineerde pakkette". Gekoördineerde pakkette is soortgelyk aan aangeslote pakkette, maar die Astropy-projek hou dit as geheel in stand. In die praktyk beteken dit dat die Astropy-koördineringskomitee administratiewe beheer het oor 'n gekoördineerde pakketbewaarplek (gedelegeer aan die instandhouders) en dat die instandhouders van hierdie pakkette formele rolle in die Astropy-projek het. Die belangrikste van hierdie gekoördineerde pakkette is die Astropy-kernpakket self. In sommige gevalle is dit pakkette wat deur die kernspan geïdentifiseer word as wat ontwikkeling van die kern benodig (dit is eksperimenteel of probleemgerig), terwyl ander as geaffilieerde pakkette begin het, maar so belangrik geword het vir die ekosisteem dat dit gegroei het om gekoördineerd te word. .


    mw-plot handige luislangpakket om plotwerk op 'n melkweg / randkaart met matplotlib (https://matplotlib.org/) vir statiese erwe of bokeh (https://bokeh.org/) vir interaktiewe erwe (bokeh-module onder ontwikkeling).

    U kan die middelpunt en radius van die plot op enige plek op 'n melkwegstelselbeeld plaas met galaktiese of galaktosentriese koördinate.

    Beide MW_bg_annotate.jpg en MW_bg_unannotate.jpg word van 'n beelde verander deur NASA / JPL-Caltech / R. Seer (SSC / Caltech) Albei beelde is 5600x5600px met 'n resolusie van 24,2 ligjaar per pixel.

    MW_edgeon_edr3_unannotate.jpg is van 'n beelde gewysig ESA / Gaia / DPAC. Die beeld is 6500x3250px met 'n resolusie van 15.38 ligjaar per pixel wat deur ESA Gaia eDR3 gegenereer word.

    mw_plot vul pixels vir die streek buite die vooraf saamgestelde beelde. Geen erkenning aan mw_plot is nodig as u erwe genereer vir u nie-kommersiële publikasie nie, maar u moet die oorsprong van die agtergrondbeelde erken hierbo verskaf.


    Kyk die video: 11 Sketching a cubic function (Februarie 2023).