![Evreni deşifre etmek için istatistikleri yeni bir şekilde kullanma](https://kilalu.blog/news/2024-07-11-19:30/Evreni deşifre etmek için istatistikleri yeni bir şekilde kullanma.jpg)
Kredi: Unsplash/CC0 Public Domain
Dijital çağ, hem istatistik hem de astronomi alanlarında muazzam bir nimet olmuştur. Bununla birlikte, Huntsville’deki Alabama Üniversitesi’nde (UAH) fizik ve astronomi profesörü olan Dr. Max Bonamente’ye göre, çoğu gökbilimci, bu disiplinleri bir araya getirerek elde edilecek önemli faydaları fark edecek kadar eğitimli değil. O ve meslektaşları, gelişmekte olan astroistatistik alanında öncü araştırmalar yoluyla tüm bunları değiştirmek için çalışıyorlar.
Dr. Bonamente bir makale yayınladı. Royal Astronomical Society’nin Aylık Bildirimleri kozmolojik verilerin yorumlanma biçimlerinde devrim yaratmayı vaat eden olasılık dağılımlarında yenilikçi bir bükülme sergiliyor.
Araştırmacı, “Geleneksel olarak, gökbilimciler zayıf istatistikçilerdi – biz ‘ilerledikçe istatistikleri oluşturmayı’ seviyoruz” diye açıklıyor. “Son makalem, sistematik hataları açıklamak için yeni bir yöntem. Geliştirdiğim ve daha önce düşünülmemiş olan yeni bir olasılık dağıtım yöntemini açıklıyor. Aptalca bir şey ama gözlemlerden sonuçlar çıkarmak açısından gerçek hayattaki çıkarımları var. Birçok astronom, istatistikleri dikkatli bir şekilde yapmak için gerekli matematik altyapısına sahip değil. Bu zor, çünkü istatistik özünde zor matematik. Çok az insan bunu yapmak için fazladan zaman ayırmak istiyor. Elbette herkes böyle düşünmüyor.”
Bu, yakın zamanda The University of Alabama System’in bir parçası olan UAH’ın ev sahipliğinde düzenlenen iid2022: Statistical Methods for Event Data adlı ve alt başlığı Illuttling the Dynamic Universe olan bir çalıştayın başarısıyla kanıtlanmıştır. Dr. Bonamente ve meslektaşı, uzay bilimi yardımcı doçenti Dr. Lingling Zhao, çalıştayı düzenledi.
Toplantı, genç bilim adamlarını verilerin analizi ve yorumlanması için uygun istatistiksel yöntemler konusunda eğitmek için tasarlandı ve gelişmiş yazılımlar kullanan örnek problemlerin uygulamalı işbirlikçi analizini içeriyordu. Toplantı aynı zamanda astronomlar ve ilgili alanlardaki araştırmacılar için olay verilerinin analizindeki son gelişmeleri paylaşmaları için bir forum sağladı.
“Olay verileri”, astronomide, tipik olarak hafif fotonlar ve aynı zamanda nötrinolar veya diğer parçacıklar gibi bireysel olayların toplanmasıdır. Bu olaylar, konumun (görüntüler), zamanın (ışık eğrileri gibi) veya enerjinin veya dalga boyunun (spektrum) bir fonksiyonu olarak istatistiksel uygulamalar yoluyla incelenebilir. Olaylar ayrıca, evrende serbestçe dolaşabilen ilk ışığın soğutulmuş kalıntısı olan Kozmik Mikrodalga Arka Planının ölçümleriyle tespit edilen yerçekimi dalgası olayları veya galaksi kümeleri gibi nicelik toplulukları olarak da tanımlanabilir.
İtalya doğumlu Dr. Bonamente, 1997’de ABD’ye taşındı ve bir UAH mezunu, hem yüksek lisans hem de doktora derecesi aldı. kozmolojik olayların analizi için Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) adı verilen istatistiksel bir yöntemin kullanımını geliştirdiği UAH’da fizik alanında. MCMC’ler, bir deney için farklı olası sonuçların meydana gelme olasılıklarını veren matematiksel bir işlev olan olasılık dağılımlarında kullanılan bir özel algoritma sınıfı içerir.
Araştırmacı, “Bu yöntemler, verileri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz etmeyi mümkün kıldı” diyor. “Günümüzde makine öğrenimi astronominin her yerinde. Örneğin, o zamanlar çok önemli olan Hubble sabitini ölçmek için MCMC’leri kullandık.” Hubble sabiti, kozmolojideki en önemli sayılardan biridir, çünkü bize evrenin ne kadar hızlı genişlediğini söyler.
Astroistatistik, astronomide büyük veri yönetimi ve analizinin geleceğini temsil ediyor, çünkü en son teknolojiler gerçekten akıllara durgunluk veren karmaşıklıkta şaşırtıcı miktarda veri üretiyor. Radyo, mikrodalga, kızılötesi, X-ışını, gama ışını, girişimölçer ve optik aletlerde yeni veri toplama mekanizmaları geliştikçe, bu verileri analiz etme zorluğu katlanarak artıyor ve bunların hepsini anlamlandırmak için yeni istatistiksel algoritmalar ve teknikler gerektirecek.
Bonamente, “Çoğu astronom veya fizikçi, istatistik şöyle dursun, olasılık teorisi hakkında pek bir şey bilmiyor,” diye belirtiyor. “Bir bilim adamının işi dikkatli olmak ve o olmadığında yeni ve harika bir sonuç bulma arzusuna teslim olmamak olmalıdır. Bu nedenle, matematik ve astronomiyi birleştirmek benim için doğal yol.”
Daha fazla bilgi:
Massimiliano Bonamente, Poisson sayım verilerinin maksimum olasılık regresyonundaki sistematik hatalar: aşırı dağılmış χ2 dağılımının tanıtılması, Royal Astronomical Society’nin Aylık Bildirimleri (2023). DOI: 10.1093/mnras/stad463
Huntsville’deki Alabama Üniversitesi tarafından sağlanmıştır
Alıntı: Büyük veri astronomisi: Kullanma istatistikleri yeni bir şekilde evreni deşifre etmek için (2023, 5 Haziran), 5 Haziran 2023 tarihinde https://phys.org/news/2023-06-big-astronomy-statistics-decipher-universe adresinden alındı. html
Bu belge telif haklarına tabidir. Kişisel çalışma veya araştırma amaçlı adil ticaret dışında, yazılı izin olmaksızın hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik sadece bilgilendirme amaçlıdır.
Popular Articles
- 28 Jul Watch Dogs 2’yi Ücretsiz Deneme Şansı
- 23 Jul Düzce’de 32 park revize ediliyor
- 05 Jul GTA Vin PC Kutusu 7 DVD Olacak
- 21 Jun Fransız siyaset bilimci: Pençe-Kılıç Harekatı, Türkiyenin meşru müdafaa hakkının gereği
- 26 Jun Bağırmak Şarkı Söylemek Değildir Sözünün Aksini İddia Eden 15 Çığırtkan Şarkı
Latest Articles
- 30 Jun Hindistan Demiryolları, Tren Hareket Zamanlamasını İzlemek için Gerçek Zamanlı Bilgi Sistemini Tanıttı
- 09 Jul Microsoft: Microsoft Surface Laptop 5, Surface Pro 9 modelleri artık Hindistan’da satın alınabilir: Fiyat, teknik özellikler ve daha fazlası
- 24 Jun Apple Watch SE (1. Nesil), hücresel desteğe sahip olağanüstü bir Kara Cuma 2022 pazarlığıdır
- 15 Jul Bebek Beyni ve Anne Beyni Arasında, Bilim Tarihinin En Karmaşık İlişkisi Keşfedildi!
- 22 Jul Poco F6 ve F6 Pro’nun Tasarımları Açıkça Görüldü