“贪吃”的白矮星

恒星起源于一团充斥着气体和尘埃的星云,随着时间的流逝,当星云本身的引力大于气体产生的压力时,引力收缩使星云不断地快速旋转、坍缩、加热升温,于是便形成了恒星最初的模样——原恒星。在恒星演化中,恒星的初始质量和化学丰度决定了它生命周期的长度.     

银河系铝元素丰度研究

恒星的Al元素丰度可以为探索星团和星系的化学演化提供重要线索.通过系统分析银河系薄盘、厚盘、核球、银晕以及M4、M5等球状星团中恒星的[Al/Fe]随恒星金属丰度[Fe/H]的变化趋势,得出银河系薄盘、厚盘和核球恒星的[Al/Fe]随着[Fe/H]的增加而缓慢下降,而球状星团M4和M5恒星的[Al/Fe]随[Fe/H]增加没有下降趋势,这暗示Ia超新星对M4和M5恒星元素丰度的贡献比较小.详细研究了银河系恒星[Al/Fe]与[Mg/Fe]、[Na/Fe]的相关性,结果表明银河系场星的[Al/Fe]与[Mg/Fe]正相关,但在球状星团M4和M5恒星中未见此相关性;银河系盘星及M4和M5等球状星团恒星的[Al/Fe]与[Na/Fe]都存在正相关.     

毎个星系都含有暗物质吗?

两个不起眼的星系在学界掀起了轩然大波,但时至今日仍不清楚到底是怎么回事。在距离地球约6000万光年之外——至少有一些天文学家的结论如此,有一对奇特的星系正在引发一场宇宙学骚动。分别被称为NGC 1052-DF2和NGC 1052-DF4,后文简称为DF2和DF4,它们所包含的恒星数量远远少于常见的星系。然而,让天文学家咋舌的并非它们缺少恒星,而是这两个星系似乎不包含暗物质,但暗物质占据着宇宙物质组成的85%。     

新闻速递

几乎不含重元素的球状星团球状星团是由成千上万甚至数十万颗恒星组成的恒星群体,外形通常大致呈球形,外围恒星比较疏散,越往中心,恒星越密集。通常球状星团当中的恒星诞生于银河系形成早期,这时候宇宙当中金属元素还不多,因此其中恒星的金属丰度也通常比较低。     

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

太阳系诞生于小爆炸

首先,理论上的大爆炸使得宁宙演化开来.几十亿年过去之后,我们的太阳系诞生于小爆炸. 长期以来,最起码科学家们认为情况足这样的.现在,科学家们利用计算机模拟证明了这个观点:我们的太阳是一次爆炸事件的产物.研究人员称,最近的这次模拟发现,一颗超新星(爆炸中的恒星)的确有可能导致太阳在一团浓密的气体与尘埃中诞生.     

掩星驿站

月掩星是一个很有趣味的观测项目,在掩星之前或之后,被掩星都是在月球附近的。当你看到恒星逐渐接近月球的暗边缘且突然“消失”或恒星突然“出现”的一刹那,你会明显感觉到月球的运动。观测小行星掩星需要观测者比较熟悉星空,可以通过星图准确无误地找到被掩的恒星。观测时,只需要看到被掩的恒星即可。每次新的掩星观测都可能带来潜在的新发现,只要你进行了一次观测,无论是否观测到掩星现象的发生,你的观测结果都是非常有意义的。     

激变变星中的快速光变

文中综述了激变变星中快速光变的研究进展，讨论了闪变，相干振荡和准周期振荡的观测特征和可能的产生机制。     

恒星类太阳和类长周期变星脉动激发机制的理论探讨

利用一种非局部和非定常的恒星对流理论,计算了0.6～3.0 M☉恒星演化模型的线性非绝热脉动.结果表明,赫罗图上脉动不稳定带右方的脉动不稳定的低温恒星可以分成2大类(群).一类由主序矮星、亚巨星和中低光度红巨星组成的类太阳振荡恒星,它们的中高阶(径向阶nr≥12)p模是脉动不稳定的,而低阶(nr≤ 5)模是脉动稳定的;另一类是由亮的红巨星和渐近巨星支星(AGB)组成的类长周期变星,它们的低阶模(nr≤5)是脉动不稳定的,而高阶模(nr≥12)却是脉动稳定的.能利用对流与脉动的耦合统一解释造父变星脉动不稳定带红边界、类太阳和类长周期变星脉动.对赫罗图右方的低温恒星的中低阶p模振荡,对流与脉动的耦合是主要的脉动激发和阻尼机制,而湍流的随机激发机制仅对类太阳振荡高阶p模重要.     

巨分子云的寿命

巨分子云的碰撞造成了大质量恒星在碰撞分子云中的形成,这些大质量恒星的形成产生了膨胀的HII区域,从而使巨分于云碎裂成小质量的分子云。这是本文提出的巨分子云碎裂机制。因此巨分子云的寿命也主要由区分子云间的碰撞几率所决定。我们的分析表明,巨分子云的寿命有赖于巨分子云所在的旋涡星系中的不同位置。寿命的最大可能存在区间为8.18×10~7yr与2.45×10~8yr。利用我们提出的机制可以在分子云研究的数值计算与数值模拟中得到应用。