从被遗忘的“噪音”信号中寻找“第二个地球”

耶鲁大学的研究人员，已经开发出一种新的、数据驱动的方法，来探测系外行星。...

译文：李风华

来源：Yale University

责编：寒凌旭

审校：郑永春

研究人员发现了一种数据驱动的方法，来探测遥远的行星，改进对类似地球的系外行星的搜寻。这种新方法依靠具有物理基础的数学方法，而不是试图过滤掉信号。

耶鲁大学的研究人员，已经开发出一种新的、数据驱动的方法，来探测系外行星。

研究人员发现了一种数据驱动的方法来探测遥远的行星，并改进对类似地球的系外行星的搜寻。

该研究发表在2016年12月20日出版的《天文》学报上，这种新方法，主要依靠具有物理基础的数学方法，而不是试图过滤掉系外行星绕恒星运行时所产生的“噪音”信号。耶鲁大学的科学家研究了所有的信号信息，并认识到其结构的复杂性。



Credit: Illustration by Michael Helfenbein/Yale University

“这一切仅仅只需要数据，却将会改变游戏规则。”耶鲁大学贝特曼地球物理、数学和物理教授、资深作者John Wettlaufer说：“此外，它允许把我们的发现与其他传统方法比较，并改进传统方法所使用的所有建模假设。”

对太阳系外的行星——系外行星的搜索近年来急剧增加。人们进行这项工作的动机之一，是希望发现可能存在生命的类似地球的星球。

科学家们采用了很多技术，包括脉冲星计时法、直接成像法、测量恒星和星系朝向或远离地球移动的速度等方法。然而，这些技术无论是单独使用还是组合使用，都面临着一些挑战。

从根本上来说，这些方法都会消除掉无关的数据——噪音信号，因为噪音信号并不与现有行星将如何表现的模型相匹配。在传统的噪音信号解释中，搜索系外行星时，可能会受到使系外行星信号模糊的数据，或与系外行星信号相似数据的约束。

和同事们，决定用与寻找北极海冰复杂变化的同样方法，来寻找系外行星。这个方法的正式名称是“暂时加权去趋势波动分析”（MF-TWDFA）。在所有时间尺度中过滤数据，并提取与它们相关联的基础流程。“核心思想之一是，在相近时间发生的事件更有可能相似，”Wettlaufer说。“针对系外行星而言，我们正在处理恒星光谱强度的波动”。

耶鲁大学的 Benoit B. Mandelbrot 和Katepalli Sreenivasan，首先利用了理科和数学中的多重分形法。对寻找系外行星这个专业领域来说，研究人员请教了耶鲁大学天体物理学家Debra Fischer，他曾在这一领域开创了很多方法。

以环绕离地球约63光年的狐狸星座上的一颗恒星的已知行星为例，通过观察和测试模拟数据，研究人员证实了这一方法的准确性。

原文链接：

https://www.sciencedaily.com/releases/2016/12/161220140914.htm

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