该存储库包含我在纽约州立大学奥斯威戈分校本科学习期间编写并用于恒星天体物理学研究的几个代码。 通常，这些代码处理来自“恒星天体物理学中的实验模块”及其附加功能“径向恒星脉冲”的输出数据。 关键字为“ CMD”的代码使用来自MESA的绝对幅度数据创建颜色幅度图。 带“ hif2”的代码最初由Earl Bellinger博士编写。 除了Hertzsprung-Russell图以外，这些代码还执行有关恒星中氢离子前沿的计算，并绘制光学深度与恒星年龄图。

死气沉沉的 该存储库将包含由J. Xavier Prochaska生成的许多Python代码，用于天体物理学，教育等。 X教授的与天体物理学相关的代码

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OpenGL中不用库函数，利用经纬线画球法模拟太阳、地球、月亮的运转，其中包括画球函数、光照、球的纹理等。欢迎指教

【天体物理学】光年外的恒星，存在高级文明.docx

一个简单的java 3d虚拟天体地球仪。 旋转地球，放大地球，选择细节级别以显示星星和星座以及黄道。 每个人都可以修改它的源代码。 维基百科上的星级目录。 可用的纯文本星型目录。 现在，星星总数达到1038。使用Phong阴影。 没有Open GL。 包装内还包含天文工具：天文馆星光可见度朱利安日期角度转换器时间转换器日光长度

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go语言并行模拟万有引力天体运行 使用golang+js实现的万有引力模拟程序。(N体计算方式) 服务端使用go利用多核并行计算，支持memcache/redis/file存储计算数据，前后端使用websocket通信，前端使用ThreeJS框架，利用WebGL显示3D效果。 可模拟恒星系统，球状星团，星系，星流等 可设置中心超大质量天体(黑洞) 可合并多个集合，比如合并椭球星系和螺旋星系 可批量操作参数，比如放大分布范围，加快速度，增加质量，用来把球状星团放大到星系尺度等模拟 可保存和加载模拟的N体对象 效果图： 思路： 有两个程序,calc_server和websocket_server calc_server -> 计算数据保存到file/mc/redis 浏览器查看 -> websocket_server ->读取file/mc/redis的数据 查看需要浏览器支持WebGL,比如

天体物理学动手机器学习教程 本教程为天体物理学家演示了一些简单的机器学习和深度学习用例。 它是在2020年11月的研讨会上首次展示的。 第1部分展示了如何使用scikit-learn在表格数据上训练浅层统计模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林，以根据其物理属性（温度/半径/发光度）对星型进行分类。 第2部分演示了如何使用非结构化数据（例如图像）。 它通过深层卷积网络从手工制作的特征（渐变的直方图）逐渐变为学习的特征。 第3部分给出了使用诸如2D空间中的聚类，图像检索，对预训练网络进行微调等深层功能可以实现的不错的聚会技巧的示例。 如果在此代码中发现任何错误或问题，请随时打开问题或请求请求。

AstroML：天文学的机器学习 AstroML是一个基于numpy，scipy，scikit-learn和matplotlib构建的Python机器学习和数据挖掘模块，并已获得BSD许可。 它包含一个不断发展的统计和机器学习例程库，用于分析python中的天文数据，用于几个开放式天文数据集的加载器，以及一整套用于分析和可视化天文数据集的示例。 该项目由Jake VanderPlas于2012年启动，与Zeljko Ivezic，Andrew Connolly，Jacob VanderPlas和Alex Gray合着的《统计，数据挖掘和天文学中的机器学习》一书相伴。 重要连结 HTML文档： ： 核心源代码存储库： : 图源代码存储库： : 问题追踪器： : 邮件列表： https : //groups.google.com/forum/#! forum/ astro