IDL在天文学中的应用

　　《IDL在天文学中的应用》主要介绍IDL在天文学中的应用，以简明的数学分析、模型研判为基础，将天文学中前沿课题要点的分析和实例一一对应。《IDL在天文学中的应用》共分8章：第1～3章介绍IDL与天文学的紧密联系、IDL对天文数据的读取以及IDL对天文数据的二维及多维图像的展示；第4章重点讨论如何在IDL中完成不同数据模型的建立、拟合及后续的梳理验证；第5章介绍如何将IDL与Python语言进行互动，让实用的函数基本上涵盖了现阶段观测天文学的研究领域；第6章讨论数据降维及可视化在天文学研究中的应用；第7章讨论IDL在时域天文学中的应用；第8章将以上各章中的内容进行有机结合，并一一展现出来。

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目录
前言
第1章 IDL 及天文软件包简介 1
1.1 IDL 的简单基础 1
1.2 以 IDL 为基础的天文软件包 24
第2章 天文数据的读取和存储 26
2.1 ASCII 格式天文数据的读取和存储 26
2.2 大容量天文数据的读取和存储 32
2.3 本章函数及程序小结 38
第3章 天文数据的图形化显示 40
3.1 一维天文数据的展示 54
3.2 二维天文数据的图形化显示 59
3.3 三维天文数据的展示 77
3.4 利用天文图片创建视频 79
3.5 本章函数及程序小结 84
第4章 天文数据的模型拟合及统计检验 86
4.1 数据的线性拟合 86
4.2 数据的非线性拟合 100
4.2.1 模型函数的建立 100
4.2.2 模型参数的初始化 114
4.2.3 参数的传递 119
4.2.4 模型函数的调用 119
4.2.5 复杂的多元函数的非线性拟合 139
4.2.6 基于其他统计特性进行的天文数据的拟合 144
4.3 模型拟合度的检验 146
4.3.1 数学模型对数据拟合的检验 146
4.3.2 数据拟合的置信度标定 150
4.3.3 不同数学模型间的置信度检验 154
4.4 本章函数及程序小结 158
第5章 IDL 与 Python 语言的互动 160
5.1 Python 在 Linux 环境中的安装 160
5.2 IDL 中 SPAWN 函数的应用 162
5.3 调用外部 Python 语言中的 MLE 的模型分析程序 163
5.4 调用外部 Python 语言中的 MCMC 分析程序 167
5.5 调用外部 Python 语言中的时间序列分析程序 195
5.6 本章函数及程序小结 214
第6章 多元统计中的降维及应用 217
6.1 主成分分析法的简介和应用 217
6.1.1 主成分分析法对二维数据的分析举例 223
6.1.2 主成分分析法对多维数据的分析举例 226
6.2 独立成分分析法的简介和应用 231
6.3 小波变换方法的简介和应用 235
6.4 t-SNE 方法在数据降维可视化中的应用 242
6.5 本章函数及程序小结 251
第7章 IDL 对天文学时域光变研究的应用 253
7.1 CAR 数学模型的简介和程序代码的创建 254
7.2 CAR 数学模型的实际应用 263
7.3 光变研究中周期性光变信号的研究和应用 268
7.3.1 直接拟合法 268
7.3.2 功率谱分析 273
7.3.3 小波分析法 276
7.3.4 自相关方法 279
7.4 IDL 程序代码在反响映射方法中的应用 283
7.5 本章函数及程序小结 288
第8章 IDL 在天文学中应用的展望 290
8.1 SDSS 光谱数据的抓取 290
8.2 光谱特征的标定 295
8.3 光变数据的讨论 309
8.4 QPO 信号的探索和讨论 314
8.5 基于 DRW 模型对 QPO 信号的置信度检验 325
8.6 本章函数及程序小结 329
致谢 331
索引 332