Ascl.net – добро пожаловать в ASCL

ADSTEX автоматически идентифицирует все ключи цитирования в исходном файле TEX и создает соответствующий файл библиографии (.BIB -файл), получая справочную информацию из системы данных астрофизики НАСА (ADS). ADSTEX распознает все варианты команд CITE в TEX и работает с различными стилями ключей цитирования, включая IDS ARXIV, DOI и BIBCODE. Когда ключ цитирования находится в формате имени первого авторского и года, Adstex запросит объявления НАСА и вернет список возможных справочных совпадений для пользователя, чтобы выбрать предполагаемый. Когда ссылочная запись имеет обновленную информацию об рекламе НАСА, Adstex может обнаружить такие изменения и получить новую информацию и обновить файл библиографии пользователя. Adstex поддерживает любую ссылочную запись, которая доступна в рекламе НАСА, и позволяет авторам писать документы без ручного поиска библиографических записей.

IAR_MODEL подходит неравномерно распределенным временным рядом из нерегулярного ауторегрессии (IAR). Доступный в качестве функций Python и R, IAR_Model может генерировать наблюдения для каждого процесса, вычислять отрицательный отрицательный вероятность этого процесса, подгонять каждую модель для нерегулярно отобранных данных и проверить значимость оценки.

FM4AR (поток сопоставление для атмосферных поисков) вызывает атмосферные свойства экзопланетов из наблюдаемых спектра. Он использует соответствующую заднюю оценку (FMPE) для своего подхода машинного обучения (ML) с поиском атмосферы; Этот подход обеспечивает многие преимущества нейронной задней оценки (NPE), а также обеспечивает большую архитектурную гибкость и масштабируемость. Пакет использует важность выборки (IS) для проверки и исправления результатов ML, а также для вычисления оценки байесовских доказательств. Модели ML FM4AR обусловлены предполагаемым уровнем шума спектра (т.е.столбцы ошибок), что делает их адаптируемыми к различным моделям шума.

Agni имитирует атмосферную температуру, высоту и композиционные структуры атмосфер, перевернувших магма-океаны, обеспечивая, чтобы радиационно-конвективное равновесие сохраняется во всей атмосфере. Кодекс также поддерживает реальные уравнения состояния, самооравита и различных спектральных поверхностных композиций. Учет этих процессов транспортировки энергетики позволяет Agni рассчитать атмосферную структуру, которая также дает реалистичные скорости охлаждения для молодых каменистых планет с магматическими океанами.

Ficus (подгоняя звездный континуум ультрафиолетовых спектров) соответствует звездному континууму экстрагалактических ультрафиолетовых (УФ) спектров. Код принимает наблюдаемую длину волны, плотность потока (с ошибками) и определяемые пользователем массивы маска в качестве входных данных и возвращает оценку звездного возраста галактики, металличности и вымирания пыли, а также других параметров вторичного распределения спектральной энергии (SED). У Ficus есть два сценария; Первый считывает входной файл, предоставленный пользователем, и выполняет соответствие в соответствии с выбранными параметрами. Затем он дает наилучшие параметры и создает выходные файлы и цифры. Второй скрипт включает в себя предварительно определенные процедуры для спектрального анализа, загрузку входных файлов и обработку с помощью данных и моделей, а также функции для подготовки подгонки, расчетов и построения построения Sed-параметров, а также импортируют функции в первый скрипт.

Pystarburst99 – это версия Python Starburst99 (ASCL: 1104.003) Код синтеза популяции для звездных галактик. Эта версия Python включает в себя новые эволюционные треки и синтетические спектральные распределения энергии. Pystarburst99 обеспечивает более широкое охват металличности, массой и разрешения и включает эволюционные и спектральные модели звезд до 300–500 м.

Трубопровод анализа данных Sigway вычисляет скалярные, индуцированные скалярными гравитационными волнами сигналов, испускаемых возмущениями кривизны в ранней вселенной. Пакет решает уравнение Муханов-Сасаки для инфляционных инфляционных моделей с ультралезом в одном полевом. П_Z.Полем Sigway также вычисляет спектр мощности гравитационной волны второго порядка ω_Гром от П _Z. для повторного входа во время доминирования радиации или фазы доминирования раннего вещества.

Сценарии SMV (серийный мультивизий) предоставляют полуавтоматический и простой в использовании рабочий процесс для оценки серийной фазовой плоскости. Фазовая плоскость итеративно вращается на основе временных рядов остаточных фаз калибратора; Поскольку информация о временной области включена в итерации, фазовые неопределенности точно и автоматически идентифицируются. SMV обеспечивает эффективную дифференциальную астрометрию с высокой точностью и изображения с уменьшением артефактов для астрофизических исследований.

Построен на льна (ASCL: 2504.026), Deepssm имилирует спектры гравитационной волны (GW), продуцируемые звуковыми волнами во время космологических фазовых переходов первого порядка в эпоху, в которой доминировали радиация. Он использует нейронные сети, обученные улучшенной версии модели звуковой оболочки (SSM). Код обеспечивает мгновенные прогнозы спектров GW с учетом параметров фазового перехода, при этом достигая согласии с улучшенной моделью SSM. DeepsSM особенно подходит для прямого байесовского вывода по параметрам фазового перехода, не полагаясь на эмпирические шаблоны, такие как разбитые модели мощности.

Модель транспорта потока HIPFT реализует адвекцию, диффузию и ассимиляцию данных на солнечной поверхности на логически прямоугольной неравномерной сетке. Он параллелизирован для использования с многоядерными процессорами и графическими процессорами с использованием комбинации стандартной параллельной параллельной DO (DC), DC), DI-директивах OpenMP и MPI. Служа в качестве вычислительного ядра программного пакета программного обеспечения (OFT) с открытым исходным кодом (OFT) (OFT) (OFT)ASCL: 2508.013), HIPFT включает в себя различные дифференциальные вращения, меридиональный поток, сверхгенсорный конвективный поток и модели ассимиляции данных. HIPRT также вычисляет несколько реализаций в одном запуске, охватывающем несколько вариантов параметров.