天文统计学与数值分析
课程编码：180201070400P1004H
英文名称：Astrostatistics & Numerical analysis
课时：60
学分：3.00
课程属性：学科核心课
主讲教师：刘超
教学目的要求
实测天文学进入了数据爆炸时代，每年全球多个大型巡天项目观测的数据量已经逐渐超过了全球天文学家能够处理的极限。面对海量天文观测数据，得力的数据分析方法和先进统计模型的运用将有效改善天文学对暴涨的观测数据的处理需求，并有可能彻底改变天文学的研究范式，是天文学方向学生必须掌握的基本研究手段。本课程要求学生深入了解天文数据数值分析和统计分析的各类常见方法，锻炼学生数据分析能力，掌握数据分析和统计建模的基本技能，为未来基于海量天文数据开展科学研究奠定坚实基础。本课程还将简要介绍深度学习算法和它们在天文学中的应用。
预修课程
概率论和数理统计，基础天文学
大纲内容
第一章 观测数据的初步统计 8.0学时 刘超
第1节 观测数据的初步统计
第二章 误差估计，bootstrap，Jackknife，数据插值和拟合，线性回归模型 8.0学时 刘超
第1节 误差估计，bootstrap，Jackknife，数据插值和拟合，线性回归模型
第三章 数值积分和数值微分，微分方程的数值求解 8.0学时 刘超
第1节 数值积分和数值微分，微分方程的数值求解
第四章 随机抽样 4.0学时 刘超
第1节 随机抽样
第五章 贝叶斯模型 8.0学时 刘超
第1节 贝叶斯模型
第六章 层次化贝叶斯模型 6.0学时 刘超
第1节 层次化贝叶斯模型
第七章 课堂实践2次 8.0学时 刘超
第1节 课堂实践2次
第八章 机器学习简介 8.0学时 刘超
第1节 机器学习简介
参考书
1、
A primer of Physical Scientists@机器学习@深度学习
Goodfellow），【加】约书亚，本吉奥（Yoshua Bengio），【加】亚伦，库维尔（Asron Courville）著
2007@2004@2008@2018@2016@2017
Cambridge Univ. press@Chapman & Hall/CRC press@高等教育出版社@Cambridge University Press@清华大学出版社@人民邮电出版社
课程教师信息
刘超，中国科学院国家天文台研究员。2008年取得博士学位，后在德国马克斯普朗克天文研究所从事博士后研究，参与欧空局Gaia天体测量卫星的研制工作。2012年起在中国科学院国家天文台从事天文学和天体物理学研究。主要研究领域包括：银河系的结构与演化、星系动力学、星际消光等。已发表论文100余篇