17、彗星气体排放特性及流动机制解析

彗星气体排放特性及流动机制解析

1. 彗星气体成分探测

1.1 探测手段与发现

彗星气体成分的探测是了解彗星本质的重要途径。目前主要有原位质谱分析、红外光谱分析以及地面遥感探测等手段。
- 原位质谱分析 :ROSINA 仪器在 67P 彗星进行了原位质谱分析,能够确定母体物种,且灵敏度高,可识别众多分子。不过,对于较大分子,电离源可能会使分子分裂,造成与较简单分子的混淆。但通过地面测试可以确定各种碎片化模式的分支比。
- 红外光谱分析 :曾在 1P/哈雷彗星上,俄罗斯 Vega 航天器利用红外光谱分析,不仅检测到主要物种(H₂O、CO₂ 和 CO),还推测出可能存在 H₂CO 和 OCS。这种方法的优势在于,在理想情况下可以确定气体的空间分布。
- 地面遥感探测 :地面遥感探测也具有重要意义。将其对多颗彗星的测量结果与 ROSINA 在 67P 彗星的测量结果进行比较,除氨等少数情况外,两者吻合度较好。

1.2 彗星气体成分与星际物质的关系

彗星探测到的分子本质上是星际分子的一部分。星际介质中已检测到约 200 种物种,彗星中测量到的分子丰度与恒星形成区域的测量结果大致相当,这表明彗星可能包含来自太阳前星云的保存物质。

1.3 彗星间分子丰度差异

不同彗星的彗发中,相对于水的分子丰度存在显著差异。以下是 9 颗彗星中几种次要物种相对于水的混合比表格:
| 物种 | 45P/HMP | C/2017 E4 (Lovejoy) | C/2007 N3 (Luli

先展示下效果 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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