Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/115951
Название: | Оценка физических параметров плотного ядра L1287 с помощью метода главных компонент и k-ближайших соседей |
Другие названия: | Estimation of the physical parameters of the dense core L1287 using the method of principal components and k-nearest neighbours |
Авторы: | Okhanderov, I. N. Zemlyanukha, P. M. Охандеров, И. Н. Землянуха, П. М. |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | Издательство Уральского университета |
Библиографическое описание: | Охандеров И. Н. Оценка физических параметров плотного ядра L1287 с помощью метода главных компонент и k-ближайших соседей / И. Н. Охандеров, П. М. Землянуха. — Текст : электронный // Астрономия и исследование космического пространства: Всероссийская с международным участием научная конференция студентов и молодых ученых (Екатеринбург, Россия, 31 января — 4 февраля 2022 г.). — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2022. — С. 55-57. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/115951. |
Аннотация: | The work is devoted to the study of the kinematics of the dense core of the molecular cloud L1287. Based on the observations of molecular lines, estimates of the profiles of physical parameters were obtained and the optimal values of the dense core model were calculated. An original algorithm is used to find the global minimum of the multivariate error function. To sample the parameters, a space of reduced dimension is used, which allows to speed up the algorithm and analyze more complex models. In this paper, we used a model with 13 free parameters that fits 10 cards. The increase of the amount of analyzed molecular lines made it possible to refine the estimates of the physical parameters. Работа посвящена исследованию кинематики плотного ядра молекулярного облака L1287. По данным наблюдений молекулярных линии были получены оценки профилей физических параметров и рассчитаны оптимальные значения модели плотного ядра. Для нахождения глобального минимума многомерной функции ошибки используется оригинальный алгоритм, для семплирования параметров — пространство сниженной размерности, что позволяет ускорить алгоритм и анализировать более сложные модели. В данной работе рассматривается модель с 13 свободными параметрами, которая вписывает 10 карт. Благодаря расширению числа анализируемых молекулярных линий уточнены оценки физических параметров объекта исследования. |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/115951 |
Конференция/семинар: | Астрономия и исследование космического пространства |
Дата конференции/семинара: | 31.01.2022—4.02.2022 |
ISBN: | 978-5-7996-3460-5 |
Источники: | Астрономия и исследование космического пространства. — Екатеринбург, 2022 |
Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-7996-3460-5_014.pdf | 319,27 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.