2019-2021数学中国网络挑战赛优秀论文-2019-2021数学中国网络挑战赛优秀论文汇总-1461队 B题.pdf
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### 2019-2021数学中国网络挑战赛优秀论文——1461队 B题 #### 概述 本论文是第十四届“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛的一项参赛作品,由编号为1461的参赛队伍提交。该论文的主题围绕基于OPSTIC算法的毕星团成员星判别研究展开,涉及天文学、数学建模以及数据分析等多个领域。 #### 承诺书内容 参赛队伍签署了一份承诺书,确保遵守比赛规则,包括但不限于禁止与外界沟通讨论赛题、独立完成任务等。此外,还明确规定了引用他人成果或公开资料时的规范,强调了学术诚信的重要性。 #### 研究背景 毕星团作为距离地球最近的疏散星团之一,在天文学研究中占据着极其重要的地位。通过对毕星团成员星的研究,不仅能增进我们对星团内部结构的理解,还能帮助科学家们探索更深层次的宇宙奥秘。 #### 主要研究内容 - **问题一**:在给定的数据集中识别出属于毕星团的成员星。 - 数据预处理:首先对数据集进行描述性统计分析,发现恒星的赤经、赤纬以及自行分量的标准偏差较大,因此对这些变量进行正态性分布检验,并利用拉依达法则剔除异常值。 - 聚类分析:选用基于密度的DBSCAN聚类方法,并对其进行改进以提高模型的鲁棒性。通过引入核心距离和可达距离的概念,构建了OPTICS聚类模型,该模型能够根据恒星的自行距离、方向及其位置信息来进行聚类分析。 - 成员星确认:最终识别出331颗属于毕星团的成员星,并通过球状假设对其进行验证。 - **问题二**:绘制毕星团成员星的赫罗图。 - 理论基础:通过查阅文献了解赫罗图的基本原理及应用,赫罗图是一种用于展示恒星绝对星等与颜色之间关系的图表。 - 数据处理:根据视星等和恒星距观测点距离计算出恒星的绝对星等,并采用色指数作为横轴数据。 - 图表绘制:利用Matlab软件和PowerPoint绘制毕星团的赫罗图,并与已有的标准赫罗图进行比较分析。 #### 关键技术点 - **拉依达准则**:一种常用的异常值检测方法,用于识别偏离均值较远的数据点。 - **DBSCAN算法**:一种基于密度的空间聚类算法,适用于发现任意形状的聚类。 - **OPSTIC聚类模型**:本论文中提出的一种改进版本的DBSCAN算法,通过引入核心距离和可达距离的概念提高了算法的性能。 - **赫罗图**:一种用来展示恒星物理属性的图表,通常显示恒星的绝对星等与颜色之间的关系,对于理解恒星演化过程至关重要。 #### 结论与展望 本文通过对毕星团成员星的研究,不仅展示了数学建模在天文学领域的应用价值,还为后续研究提供了宝贵的数据支持和技术参考。未来的研究可以进一步优化聚类算法,提高成员星识别的准确度,并探索更多关于星团演化的科学问题。 通过这篇论文,我们可以看到数学建模与天文学研究的紧密结合,不仅有助于推动学科交叉发展,也为解决实际问题提供了有力工具。
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