天文物理天文研究所天文物理实习生实习报告

天文物理天文研究所天文物理实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在天文物理天文研究所担任天文物理实习生。核心工作成果包括参与“系外行星径向速度测量”项目，完成对HD209458b行星径向速度数据的处理与分析，累计处理数据点约1.2万条，通过最小二乘法拟合得出行星轨道周期为3.5天，质量为0.41倍木星质量，误差小于0.05%。专业技能应用包括熟练运用Python进行数据处理，使用MATLAB绘制行星轨道图，并运用C语言优化计算效率。提炼的专业方法论为通过交叉验证法提升数据分析模型的准确性，该方法可应用于后续类似的天体物理观测数据处理中。二、实习内容及过程1.实习目的去天文物理天文研究所实习，主要是想看看自己学的那些理论在实际研究里怎么用，了解一下天体物理前沿项目具体是啥样，顺便把学校里学的数据处理、模型分析这些技能用起来，看看跟实际工作有啥不一样。2.实习单位简介这地方主要做天体物理观测和理论研究，有大型望远镜，也有不少计算项目。我去的那个组专门研究系外行星和恒星演化，用光谱分析和数值模拟方法挺多。3.实习内容与过程开始那两周跟着导师熟悉项目，主要是看文献和整理历史数据。比如有个项目是分析开普勒望远镜传回来的系外行星径向速度数据，我负责用Python把原始光谱数据预处理，包括去除仪器噪声和大气干扰。数据点有差不多1.2万条，有些谱线拟合效果不好，一开始挺头疼。导师建议我试试加窗函数平滑，还教我用MATLAB画功率谱看周期信号。后来我改用Hanning窗，再用最小二乘法拟合，误差从0.08%降到0.05%以下。这个过程让我明白数据处理其实挺耗火的，一点点参数调整都可能影响结果。中间两个月深度参与一个新项目，目标是测量一颗G型恒星的旋进频率。导师给了我一批干涉测量数据，让我计算自转速度。数据里相位表有跳变，怀疑是数据处理环节出了问题。我花了两天时间重写了FITS文件读取代码，发现是早期版本软件的bug。这个经历让我意识到，有时候问题可能出在别人写好的工具里，不能光盯着自己代码。后来我用C语言写了个小模块优化计算效率，原来Python跑1000次迭代要3小时，现在C版本只要15分钟。4.实习成果与收获最终提交的报告里，我独立完成了HD209458b行星质量测量，结果跟团队之前用微引力透镜方法得到的数据误差小于5%。还整理了500多组恒星光谱的旋进频率数据集，导师说这个数据集对后续研究挺有用。最大的收获是学会了怎么把理论知识转化成可验证的计算模型，比如用贝叶斯方法估计参数先验分布。现在写代码前会先画流程图，调试的时候也更有方向。5.问题与建议遇到的主要问题是实验室管理有点混乱，比如计算资源申请流程特别繁琐，有时候排队等服务器要等大半天。另外，培训机制也不够完善，新来的实习生基本靠自学项目文档，没人带手把手教。我建议可以建个内部Wiki专门放操作手册，计算资源申请也弄个自动审批系统。岗位匹配度上，我发现自己编程能力还行，但理论物理背景差点，有时候看复杂模型推导会卡壳。不过导师说可以多读几篇综述文章补课，这点挺实在的。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周，从2023年7月1日到8月31日，感觉像把书里读的抽象概念具象化了。刚开始整理HD209458b的径向速度数据时，对着1.2万条点云数据毫无头绪，现在能用最小二乘法直接拟合出0.05%误差以下的轨道参数，这种成就感挺真实的。导师让我用C语言重构计算模块，从Python的3小时跑完到C的15分钟，才懂什么叫做效率优化。整个过程就是理论实践修正再验证的闭环，每一步都踩实了才觉得有收获。2.职业规划联结这次经历让我更确定未来想走数据分析方向，特别是天体物理观测数据处理这块。之前在学校写论文时觉得数据处理是技术活，来了这儿才发现它才是研究命脉。比如我做的相位表修复，直接决定了后续行星质量测量的可靠性。现在看，学校教的蒙特卡洛模拟、贝叶斯推断这些课，跟实际项目结合得特别紧密。我打算下学期直接冲着天体物理专业软件课程报名，顺便考个HPC（高性能计算）工程师认证，感觉这些技能以后找工作肯定吃香。3.行业趋势展望在研究所看到几个前沿项目，比如用机器学习识别凌日信号，还有基于量子计算的参数拟合研究，觉得天体物理和AI结合是未来大方向。我整理的那500多组恒星数据，现在导师还在用神经网络做模式识别。这让我觉得，自己现在学的这些技能，比如Python的scikitlearn库、MATLAB的深度学习工具箱，可能几年后就是业内标配。所以实习期间做的那些看似琐碎的代码优化，比如把循环改成向量化操作，现在回想都是为以后做深度学习模型打基础。4.心态转变与未来行动以前觉得做研究就是推导公式和写论文，来了这儿才发现软件工程、实验数据处理同样重要。有一次调试代码到凌晨3点，第二天导师还开玩笑说我抗压能力可以，其实挺没经验的。现在明白了什么叫科研责任，一个参数的误差可能影响整个结论。接下来打算把实习做的数据处理流程标准化，做成JupyterNotebook模板，这样以后写毕业论文或者申请实习都能直接用。对于行业里说的“数据科学家要懂领域知识”，我深有体会如果不懂恒星光谱原理，就很难判断FITS文件里那些异常信号是真实物理现象还是仪器噪声。这段经历让我从学生思维彻底转向职场思维，以后做事会考虑更多实际应用场景。四、致谢1.感谢天文物理天文研究所在我实习期间提供的平台和资源，让我有机会接触系外行星和恒星演化的前沿工作。2.特别感谢我的导师，在数据处理方法上给予具体指导，比如用Hanning窗平滑谱线、交叉验证提升模型精度这些细节，对我帮助很大。3.