密近双星自转的测量和研究（V）轨道圆化

作为密近双星自转测量和研究的系列章之一，本从轨道圆化的角度讨论了Ｚａｈｎ的动力学潮汐机制粘滞理论、Ｔａｓｓｏｕｌ的纯流体动力学理论与实测数据的简便程度，对前前中的２９个不相接双星系统，均分别计算了出以上理论所预测匠轨道沦时标，分析比较了各系统的理论圆化时标与它的年龄及轨道圆化和蔼间的关系，结果表明：动力学潮汐、粘滞理论的计算结果出比纯流体动力学机制的预期更符合实测数据，但与（ＩＶ）的结果相     

Ⅰ型超新星模型——部分燃尽白矮星

本文用完全动力学程式计算了Ⅰ型超新星爆发。这些模型是依据氦或碳和氧构成星核,部分地或全部地产生瞬时完成的核燃烧。计算中将动力学方程、核统计平衡、Rayleigh-Taylor不稳定性等物理过程联合起来求解。重点比较了Rayleigh-Taylor不稳定性的影响,现不能作出完全肯定的结论。计算结果列在表1、表2和图2—6中。     

βCephei变星的脉动不稳定带的研究(英文)

在本文中我们对两种不同的 βCephei变星的理论脉动不稳定带作了比较。它们具有明显的不同之处。为了确定这种变星的脉动不稳定带的轮廓 ,我们根据 4 9颗 βCephei变星的观测资料作了统计研究。在从样本星的色指数 (B -V) ,(U -B)和视差得到它们的有效温度和光度之后 ,我们发现在赫罗图上它们大多数是位于主序带内的。而且这些样本星的质量都位于 7M⊙ 到 30M⊙ 之间。和理论模型的比较表明我们提出的具有光度上边界和红蓝边界的 βCephei变星的理论脉动不稳定带跟观测吻合得更好     

20颗依巴谷碳星的近红外测光

对20颗依巴谷(Hipparcos)卫星所观测的碳星作了近红外JHK测光，由近红外观测结果估算了其在K波段的热改正BCK和视热星等mbpl以及有效温度Te，结合依巴谷卫星所得视差，得到其中一些星的绝对热星等Mbol。     

On the Period Variation of the W UMa-type Contact Binary V502 Ophiuchi

The variation in the orbital period of the W UMa type contact binary V502 Oph is analyzed. The orbital period exhibits a wavelike variation with a periodicity of 23.0 years and an amplitude of △P = 1.24×10~(-6) days superimposed on secular decrease of dP/dt = 1.68×10-7 day per year. The long-term decrease may be accompanied by the contraction of the secondary at a rate of 83 m per year and a mass transfer rate from the primary to the secondary of 4.28×10~8 M per year. The short-term oscillation may be explained by the presence of a third component. Orbital elements of the third body and its possible mass are presented.     

快速计算白塞耳日数和恒星视位置

本法无需查《中国天文年历》，更不需内插，就可把《中国天文年历》中的所有一千多颗恒星前后几十年按所给的时刻算出其视位置，因而有重要的实用价值。计算内容包括：１．岁差、章动；２．光行差；３．白塞耳日数；４．日、月位置；５．恒星视位置和平位置的转化等。用微机就可实现，而且计算速度快。计算精度为０．２″，完全满足快速自动选星，检测当前我国已投入使用的各种精度的经纬仪系统差等实际需要。本法也可以扩展到其它恒     

宇宙地球厅

宇宙是由许许多多的银河系类星系组成。银河系是由成千上万颗恒星和行星组成，地球所在的太阳系只是银河系的一部分。银河系充满了未知的迷，最令人感兴趣的，那就是地球是怎样形成的?又是怎样演化的?宇宙地球厅将为您解开这个迷。     

一种针对MWISP项目分子云团块的3DCNN证认方法（英文）

分子云团块是恒星的诞生地.分子团块的普查和其性质的全面研究将有助于了解恒星的形成乃至星系和宇宙的演化过程.随着银河画卷计划(MWISP)项目的深入进行,这类研究方案变得切实可行.但是项目产生的分子云观测数据是海量的,因此迫切需要一种能够自动识别和证认分子团块的方法.目前应用广泛的3维分子云数据处理方法有很多,典型的包括Gauss Clumps、Clump Find、Fell Walker、Reinhold等,但都需要输入多个参数来控制它们的性能,并且进行反复的参数优化和目测才能得到比较满意的结果.对于大规模的观测数据,利用现有方法进行分子团块的证认将是一项耗时耗力的任务.为了克服传统分子云团块检测算法的局限性,人工智能(AI)的方法将提供一个很好的解决方案.提出了一种3D CNN (Convolutional Neural Network)方法,它可以自动处理3D分子谱线数据,整个过程分为检出和验证两个步骤.首先,通过设置较低阈值使用Clump Find以检出候选对象,然后通过训练好的3D CNN模型进行验证.利用仿真数据所做的一系列的实验结果表明,该方法的综合表现优于4种传统方法.将...     

2018年十大太空故事

2018年,宇宙为我们送上了许多惊喜,涵盖了从近邻的行星到大爆炸之后第一代恒星的方方面面。位居本榜单首位的是根据南极冰层中的一束光线所做出的发现。产生这道光的是中微子,与早先发现的其他中微子一起,它们为隐藏在活动星系深处的超大质量黑洞提供了线索。