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大数据量交叉证认算法研究_LAMOST
高丹
中国虚拟天文台研发团队
Chinese Virtual Observatory
大数据量交叉证认
算法研究
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内容
星表介绍
交叉证认的意义
现有的交叉证认工具
交叉证认概念
交叉证认方法比较
B-tree索引
HTM索引
HTM索引分区+kdtree
进一步工作
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星表
星表是包含天体信息(如赤经、赤纬、星等、流量)的二维数据表格
多波段:光学、红外、射电、X射线等
星表的每一行对应一个天体,不同星表的同一天体的共同属性是位置信息
赤经:0~360度
赤纬:-90~90度
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星表实例
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交叉证认的必要性
多波段数据急剧增长
革命性步骤:数据融合
联系桥梁:位置交叉证认
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交叉证认的意义
多波段数据融合,获得天体多波段信息
对天体的物理性质、演化规律获得更全面系统的认识
为进一步的统计分析、数据挖掘做准备
提取天体的参数越多,越有利于天体分类和测光红移的计算
增加了发现新天体的概率
LAMOST三大核心子课题之一
虚拟天文台数据融合必由之路
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现有的交叉证认工具
SIMBAD
ALADIN
NED
MAST
TOPCAT
OpenSkyquery
GVO-cross-match
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