70、天文光谱仪:原理、设计与应用

天文光谱仪:原理、设计与应用

1. 天文光谱仪基础

天文光谱仪在天文学研究中扮演着至关重要的角色,它能够对天体发出的光进行分析,揭示天体的物理性质和化学成分。其中,光栅光谱仪是常见的一种类型。在特定波长分辨率下,光栅及光栅光谱仪的某些参数可以通过相应的因子进行缩减,这在低温仪器中尤为有利。

2. 阶梯光栅

阶梯光栅是一种粗反射光栅,通常工作在非常高的衍射级次,典型值接近 100。当在利特罗条件附近工作时,阶梯光栅的整个表面相对于入射和衍射光束会倾斜一个极大的角度,通常高达 60 - 80°。这个角度的正切值被称为光栅的 R 因子(即闪耀角的正切值,tan δ)。例如,一个 R2 光栅(tan δ = 2),为了与圆形光束中的所有光线相交,其长度大约必须是宽度的两倍。在利特罗条件下工作的光栅,其角色散与 R 因子成正比,因此使用这种大倾斜角度的光栅是实现高光谱分辨率的一种方法。

所有色散元件都有一个普遍特性,即圆形光束在通过系统时,从光束的一侧到另一侧,光程长度会发生很大变化。这就要求入射到棱镜或光栅上的光必须被精确准直;如果光不是完全平行的,那么光束的一侧会比另一侧传播得更远,从而导致更严重的离焦。这样,色散元件会有效地将准直器的任何聚焦误差转化为最终图像中的彗差,而这无法通过光谱仪相机的简单聚焦偏移来补偿。

3. 相机
3.1 折反射相机

折反射相机(如施密特相机)的大部分光焦度来自反射面,因此具有容易消色差的优点,即使在紫外波段和非常快的焦比下也能实现。然而,设计视场大于约 15°的折反射相机很困难,主要限制在于探测器必须是平的。这促使一些研究小组研究制造具有明显曲率的探测器阵列的可行

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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