机器学习在太阳物理中的应用
太阳与恒星天体物理
2023-06-28 v1 天体物理仪器与方法
计算机视觉与模式识别
摘要
机器学习在太阳物理中的应用有潜力极大地增进我们对太阳大气中发生的复杂过程的理解。通过使用深度学习等技术，我们现在能够分析来自太阳观测的大量数据，并识别出使用传统方法可能不明显的模式和趋势。这有助于我们改进对太阳耀斑等爆发事件的理解，这些事件会对地球环境产生强烈影响。预测地球上的危险事件对我们的技术社会而言变得至关重要。机器学习还可以通过让我们更深入地挖掘数据并提出更复杂的模型来解释数据，从而增进我们对太阳内部运作机制的理解。此外，机器学习的使用有助于实现太阳数据分析的自动化，减少人工劳动需求并提高该领域研究的效率。
引用
@article{arxiv.2306.15308,
title = {Machine learning in solar physics},
author = {A. Asensio Ramos and M. C. M. Cheung and I. Chifu and R. Gafeira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.15308},
year = {2023}
}
备注
100 pages, 13 figures, 286 references, accepted for publication as a Living Review in Solar Physics (LRSP)