天文学家测量两颗恒星之间的轨道周期通常采用以下几种方法:
观测恒星的光变曲线:通过观测恒星亮度随时间的变化,可以推断出行星对恒星造成的掩食现象,从而计算出轨道周期。例如,开普勒太空望远镜就通过观测恒星光变来发现系外行星。
利用多普勒效应:通过分析恒星光谱的红移和蓝移,可以测量恒星在轨道上的运动速度,进而推算出轨道周期。
利用引力微透镜法:当一个恒星系统对远处恒星的光线产生引力弯曲时,可以观测到光的亮度变化,通过分析这种变化可以估计出恒星之间的轨道周期。
利用AI技术:结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,可以在大量的恒星测光数据中快速识别出行星的轨道周期。
例如,中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队利用AI技术在开普勒2017年释放的恒星测光数据中发现了轨道周期短于1天的超短周期行星。这些行星的发现展示了AI技术在天文学领域的应用潜力。
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