今天，我们为大家解析的是新西兰奥克兰大学的博士研究项目。“Untangling Minor Planet Families’”
学校及院系介绍
学校概况: 新西兰奥克兰大学(The University of Auckland)位于新西兰第一大城市奥克兰,是新西兰规模最大、综合排名最高的大学。学校由8个学院和研究所组成,涵盖文、理、工、商、法、教育、创意艺术、医学等各个学科领域,在校学生超过40000人。
院系介绍: 奥克兰大学物理系是新西兰规模最大、实力最强的物理学科。现有教学科研人员60余名,其中多位享誉国际的资深教授。系里拥有先进的天文观测设备和高性能计算平台,与多个国际重大科学项目保持密切合作。每年招收博士生20余名,为学生提供广阔的科研平台和严格的学术训练。
专业介绍
本次物理系招收天文学与天体物理方向的博士生,参与"研究小行星家族"的科研项目。
该项目将运用机器学习、数据挖掘等前沿技术手段,对日本/新西兰/美国引力透镜天文观测(MOA)数据库中的大量小行星光变曲线数据进行分类分析,探索各类有趣的物理现象,如活跃小行星、慢自转小行星等。学生将掌握Python编程、机器学习、信号处理等专业技能,培养解决实际天文数据分析问题的能力。毕业后可在天文研究机构、高科技公司、数据分析行业等从事相关工作。
申请条件
学历要求:国内一流大学物理、天文、计算机等相关专业硕士学位,成绩优秀。
语言要求:雅思总分6.5,单项不低于6.0;托福总分90,写作不低于21。
研究经历:有Python编程基础,掌握基本的天文学和实验物理知识。有机器学习、信号处理、时间序列分析等经验者优先。
推荐信:提供至少2封副教授及以上职称专家的推荐信。
研究计划:围绕小行星光变数据分析,提交2000字以上的研究计划,阐述拟开展的具体工作内容和研究思路。
导师介绍
本项目由Nicholas Rattenbury博士和Preeti Cowan博士指导。Rattenbury博士是奥克兰大学物理系的资深讲师,主要从事引力微透镜和系外行星探测研究。他是MOA国际合作项目的核心成员,在天文观测数据分析领域具有丰富经验。Cowan博士是该校计算机系的讲师,专长是机器学习和数据挖掘技术在天文学中的应用。两位导师将从天文学和计算机科学的角度为学生提供全面指导,是学习天文数据分析的良师益友。
有话说
项目理解
该项目属于天文学和计算机科学的交叉研究领域。其核心目标是利用机器学习技术,对海量小行星光变曲线数据进行自动分类,从中识别出一些有趣的天体物理现象,如活跃小行星、慢自转小行星、YORP效应等。这需要综合运用天文观测数据处理、时间序列分析、无监督聚类、特征工程等技术手段。
项目有望在小天体家族划分、小天体物理性质表征等方面取得新的理论认识,为小天体编目、近地小天体监测预警等实际应用提供新的思路和方法。同时,项目产生的数据分析方法和算法工具,也可以推广应用到其他天文数据挖掘场景,具有广阔的应用前景。
创新思考
未来该项目还可以向多个方向拓展。
在研究内容上,可以将小行星光变数据与其光谱、雷达、红外等多模态数据相结合,对小天体进行更全面的遥感表征。在技术手段上,可以引入更先进的深度学习模型,如图神经网络、对比学习等,提高光变曲线的特征提取和相似度度量能力。
在理论框架上,可以探索将机器学习方法与传统的小天体动力学、非球形星体物理模型相结合,构建小天体知识图谱,用于指导小天体家族的形成演化研究。在应用拓展上,可将项目成果用于小行星探测任务规划、近地小天体碰撞预警、行星防御等重大工程。这需要与行星科学、航天工程、空间法等领域密切合作。
在实践意义上,可以面向中小学生和公众开发小天体科普教育课程,激发更多人对天文和编程的兴趣。在国际视野上,可以促进MOA、ATLAS、PanSTARRS等国际小天体巡天项目的数据共享和联合分析,提高项目的国际学术影响力。
博士背景
985硕士，香港Top高校计算机博士生在读。他的研究重点是深度学习和人工智能在医疗影像分析中的应用。在国际顶尖学术期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上发表多篇论文，擅长计算机相关领域的文书写作辅导，熟悉相关领域的PhD申请流程及技巧。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
