利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带...利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至[0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的.展开更多
成员判定是疏散星团研究中最关键的一步,成员判定的好坏直接影响对星团基本参数的估计.首次利用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对疏散星团NGC 6791和M67(NGC 2682)分别...成员判定是疏散星团研究中最关键的一步,成员判定的好坏直接影响对星团基本参数的估计.首次利用数据挖掘技术中的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法对疏散星团NGC 6791和M67(NGC 2682)分别进行了成员判定,结果表明DBSCAN聚类算法能很有效地剔除场星污染.得到的NGC6791成员星的颜色-星等图上主序清晰并呈现明显的双重主序结构,这表明NGC 6791可能有更复杂的恒星形成与演化历史.对M67的分析表明出现了质量分层现象,并且星团的核心和外围两部分有明显的相对运动.对NGC 6791和M67的分析均表明DBSCAN聚类算法是一种有效的成员判定方法,有传统成员判定方法不具备的一些优点.展开更多
NGC 2818是位于罗盘座中的一个行星状星云。这个壮观的星云是一颗恒星在其生命的最后阶段,从外层抛出大量炙热气体形成的。而这颗死亡恒星最后残余的核心将成为白矮星。天文学家推测该行星状星云所在的疏散星团非常古老,估计距今已有约...NGC 2818是位于罗盘座中的一个行星状星云。这个壮观的星云是一颗恒星在其生命的最后阶段,从外层抛出大量炙热气体形成的。而这颗死亡恒星最后残余的核心将成为白矮星。天文学家推测该行星状星云所在的疏散星团非常古老,估计距今已有约1亿年的历史。这张图片中显示的彩色区域代表着该星云喷射释放的不同物质。展开更多
NGC 2237里暗色的尘埃云勾勒出玫瑰花瓣的样子,使得整个星云看起来犹如一朵奔放的玫瑰,因此它获得玫瑰星云(RosetteNebula)的美名。它或许不是宇宙中唯一看似花朵的气体尘埃云,但毋庸置疑它是最著名的一个。美轮美奂的玫瑰星云是...NGC 2237里暗色的尘埃云勾勒出玫瑰花瓣的样子,使得整个星云看起来犹如一朵奔放的玫瑰,因此它获得玫瑰星云(RosetteNebula)的美名。它或许不是宇宙中唯一看似花朵的气体尘埃云,但毋庸置疑它是最著名的一个。美轮美奂的玫瑰星云是由年轻且炙热的恒星雕塑而成,中心的疏散星团编号为NGC2244,年龄只有数百万年,距离我们约5000光年。展开更多
文摘利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至[0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的.