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

天文学 天文学与天体物理学笔记

使用turtle模块的天体引力模拟程序, 支持模拟引力、天体轨道, 使用了万有引力定律。 支持高性能的科学计算, 使用numba模块; 支持绘制行星图像; 增加了拖动鼠标发射飞船功能。

天文物理巡天模拟数据

北京航空航天大学《航天飞行器结构设计原理》作业参考答案

物理的知识和公式定理

根据经典力学方程迭代求解天体物理中的三体问题，并判定其是否为束缚态。 三体问题是天体力学中的基本模型，研究三个可视为质点的天体在万有引力作用下的运动规律问题。 本程序将matlab的gui设计及动画表示作为探究问题的良好辅助工具，设计出简洁友好的界面，并通过擦除式动画将天体的位置和速度在坐标轴上实时地表现出来，作出了在计算机上进行天体物理实验的尝试。