دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1st ed. 2021
نویسندگان: Wolfram Schmidt. Marcel Völschow
سری:
ISBN (شابک) : 3030703460, 9783030703462
ناشر: Springer
سال نشر: 2021
تعداد صفحات: 257
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 7 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Numerical Python in Astronomy and Astrophysics: A Practical Guide to Astrophysical Problem Solving (Undergraduate Lecture Notes in Physics) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب پایتون عددی در نجوم و اخترفیزیک: راهنمای عملی برای حل مسائل اخترفیزیکی (یادداشت های سخنرانی در مقطع کارشناسی در فیزیک) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب پایه ای محکم در زبان برنامه نویسی پایتون، روش های عددی و تجزیه و تحلیل داده ها، که همگی در زمینه نجوم و اخترفیزیک تعبیه شده اند، فراهم می کند. این نه تنها دانش آموزان را قادر می سازد تا برنامه نویسی را با کمک مثال هایی از این زمینه ها بیاموزند، بلکه انگیزه کافی برای مشارکت در تحقیقات مستقل را نیز فراهم می کند. این کتاب با تشریح اهمیت روشهای محاسباتی و الگوریتمهای برنامهنویسی در تحقیقات نجومی و اخترفیزیکی معاصر آغاز میشود و نشان میدهد که چرا برنامهنویسی در پایتون انتخاب خوبی برای مبتدیان است. سپس عملکرد محاسبات پایه با پایتون با اشاره به قوانین کپلر در مورد حرکت سیاره ها و نیروهای گرانشی و جزر و مدی توضیح داده می شود. در اینجا، دانش زمینه ضروری در صورت لزوم ارائه می شود. فصلهای بعدی برای آموزش تعریف و استفاده از توابع مهم در پایتون و استفاده از روشهای عددی برای حل معادلات دیفرانسیل و مسائل دینامیکی برجسته در اخترفیزیک طراحی شدهاند. در نهایت، تجزیه و تحلیل داده های نجومی با مثال های عملی مختلف و همچنین راهنمایی در مورد تجزیه و تحلیل تصویر نجومی و کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی مورد بحث قرار می گیرد.
This book provides a solid foundation in the Python programming language, numerical methods, and data analysis, all embedded within the context of astronomy and astrophysics. It not only enables students to learn programming with the aid of examples from these fields but also provides ample motivation for engagement in independent research. The book opens by outlining the importance of computational methods and programming algorithms in contemporary astronomical and astrophysical research, showing why programming in Python is a good choice for beginners. The performance of basic calculations with Python is then explained with reference to, for example, Kepler’s laws of planetary motion and gravitational and tidal forces. Here, essential background knowledge is provided as necessary. Subsequent chapters are designed to teach the reader to define and use important functions in Python and to utilize numerical methods to solve differential equations and landmark dynamical problems in astrophysics. Finally, the analysis of astronomical data is discussed, with various hands-on examples as well as guidance on astronomical image analysis and applications of artificial neural networks.
Preface Acknowledgements Contents 1 Python Basics 1.1 Using Python 1.2 Understanding Expressions and Assignments 1.3 Control Structures 1.4 Working with Modules and Objects 2 Computing and Displaying Data 2.1 Spherical Astronomy 2.1.1 Declination of the Sun 2.1.2 Diurnal Arc 2.1.3 Observation of Celestial Objects 2.2 Kepler's Laws of Planetary Motion 2.3 Tidal Forces 3 Functions and Numerical Methods 3.1 Blackbody Radiation and Stellar Properties 3.1.1 Stefan–Boltzmann Law 3.1.2 Planck Spectrum 3.2 Physics of Stellar Atmospheres 3.2.1 Thermal Excitation and Ionization 3.2.2 The Balmer Jump 3.3 Planetary Ephemerides 4 Solving Differential Equations 4.1 Numerical Integration of Initial Value Problems 4.1.1 First Order Differential Equations 4.1.2 Second Order Differential Equations 4.2 Radial Fall 4.3 Orbital Mechanics 4.4 Galaxy Collisions 4.5 Stellar Clusters 4.6 Expansion of the Universe 5 Astronomical Data Analysis 5.1 Spectral Analysis 5.2 Transit Light Curves 5.3 Survey Data Sets 5.4 Image Processing 5.5 Machine Learning 5.5.1 Image Classification 5.5.2 Spectral Classification Appendix A Object-Oriented Programming in a Nutshell Appendix B Making Python Faster B.1 Using Arrays B.2 Cythonizing Code B.3 Parallelization and GPU Offloading Appendix References Index