基于日照学的太阳微分旋转变异性探讨
机器人学
2025-10-29 v3 图形学
摘要
日照学的日轮振荡信号最近被发现于太阳微分旋转变异中，这为深入了解太阳 convection zone中所运行的日轮机制提供了宝贵的见解。为表征这些变异，我们分析了使用不同时段长度估计的p模频率分裂数据，以提高对zonal流反演的信噪比。我们引入一种新颖的时间依赖反演方法，其本质上在时间上对解进行平滑处理，无需额外的后处理平滑。通过将其应用于来自SOHO Michelson Doppler Imager、SDo日照学磁力计仪器和Global Oscillation Network Group的观测数据，我们在整个convection zone中识别出类似的日轮振荡模式同时存在于zonal加速度和zonal流中。我们的分析表明，虽然使用更长的时间序列可平滑掉时间上的变化，但在短时间序列(即72天)中观察到的基本特征在覆盖不同时段的数据集进行反演后仍然存在。这一发现强化了先前的探测，并为太阳日轮模型提供了进一步的验证。我们 additionally还研究了旋转的无量纲径向梯度。其值接近-1且在更深层次中增加，在从赤道到中纬度的深度范围内(13至35 Mm以下)几乎保持恒定；高纬度地区的结果尚不明确。该量的变化显示出类似扭转振荡的模式，尽管存在某些差异。
引用
@article{arxiv.2505.10755,
title = {Procedural Generation of Articulated Simulation-Ready Assets},
author = {Abhishek Joshi and Beining Han and Jack Nugent and Max Gonzalez Saez-Diez and Yiming Zuo and Jonathan Liu and Hongyu Wen and Stamatis Alexandropoulos and Karhan Kayan and Anna Calveri and Tao Sun and Gaowen Liu and Yi Shao and Alexander Raistrick and Jia Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.10755},
year = {2025}
}
备注
Updated to include information on newly implemented assets, new experimental results (both simulation and real world), and additional features including material and dynamics parameters