研究目的
开发一种方法，使广角地基望远镜能够利用星迹图像和深度学习技术扫描天空中的亚秒级恒星变光现象。
研究成果
研究表明，经深度学习处理的星轨图像能将大型巡天望远镜的科学载荷拓展至高时间分辨率天体物理学领域。该网络可检测到20等星体的光变现象及短至10毫秒的爆发事件，误报率低于1%。
研究不足
该方法的表现取决于模拟训练数据的质量和代表性。该网络可能难以处理微弱爆发或位于多次爆发之中的信号。时间分辨率受限于望远镜和探测器的物理约束条件。
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利用广域星轨与深度学习搜寻亚秒级恒星变光现象
DOI：10.3847/1538-4357/aae7cf
期刊：The Astrophysical Journal
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
我们提出一种方法，使广角地基望远镜能够扫描天空以探测亚秒级恒星亮度变化。该方法包含操作流程和图像处理两个部分。操作流程通过拍摄星轨图像实现——每条星轨即对应天体的光变曲线，便于进行亚曝光测光。我们训练深度神经网络来识别广角星轨图像中的恒星亮度变化，采用大型综合巡天望远镜光子模拟器生成模拟星轨图像，并引入瞬变爆发作为亮度变化的模拟信号。该网络可识别低至10毫秒时间尺度的瞬变爆发。我们认为，本方法所提供的独特时间分辨率与观测通量组合，将推动多个天体物理领域的研究进展。
作者：
David Thomas，Steven M. Kahn
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