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利用海量光谱数据和机器学习证认出6千余颗白矮星

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据《中国科学报》1110日报道,中国科学院国家天文台孔啸博士、罗阿理研究员基于郭守敬望远镜(LAMOST)光谱数据,利用机器学习方法,在欧空局盖亚(Gaia)探测器收集的白矮星候选体样本中证认出6190颗白矮星,并对证认出的白矮星样本进行了细致分类和大气参数测量。相关研究成果已发表在著名天文期刊《美国天文学会研究简报》上。

此项研究体现了LAMOST大样本光谱数据集在证认测光巡天中大量特殊天体的独特优势。该数据集不仅大大丰富了已有的白矮星样本,还为深入研究白矮星的形成和演化机制以及追溯恒星内部特征和形成演化等前沿课题提供了更加完备的资源。

信息来源:

http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2021/11/366388.shtm

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