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天文大数据课件.pptxVIP

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天文大数据

;概要;大数据(bigdata),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]?中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。

;大数据的特点;截止2014年,数据日产量2.3ZB(2.3×1021);大数据时代;数据的大小和增长速度都在持续增长;数据的存储单位;数据量;数据的存储单位;巨量;数据挖掘—知识发现过程的核心;有效的数据挖掘分解图;100,000,000;人工智能、机器学习与深度学习;机器学习与数据挖掘的区别与联系;发现时代的到来;天文学:数据驱动的科学;天文学:是发现驱动的科学

;天文学:是发现驱动的科学;天文学:数据日益丰富的学科;近十年来的大型天文设备;巡天数据;天文学的新面貌;科学研究的四个阶段;假设驱动的科学数据驱动的科学;;天文数据的特点;天文数据的常用类型;星系的图像和光谱、恒星和气体的光谱;天文中的数据挖掘课题;天文的应用:恒星光谱分类;天文的应用:星系形态分类;天文的应用:超新星分类;天文的应用:测光红移预测

;天文的应用:恒星参数估计;天文应用:聚类问题;天文应用:离群探测;降维问题:

寻找相关性和参数

的基平面;天文应用:叠加与分解;最优化问题:

在高维参数空间中如何找到复杂的多变量函数的最优解(最佳拟合、全局最大似然);变源寻找

变星、超新星、类星体、双星、

伽玛射线暴等的发现

周期寻找

在时序数据中寻找周期性变化

;;X-Informatics兴起(X=天文、生物、地球等)

--多学科领域的交叉(科学+计算机+信息技术)

--更广泛的社区参与(贡献者和用户)

--提供了交叉科学方法共享的机制

--提供有用的网页服务;参数空间探索:核心问题;问题;可视化搭建起定量信息和

人类认知的桥梁;面临的挑战:可视化的复杂性;人工智能的应用;科学方法迁移;;数据驱动发现中心(CD3)/;OODT:用于构建分布式数据密集

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