Астрономический форум НЦ "Ка-Дар"

А какие это процессы? И что конкретно наблюдать и искать? 

Ведутся ли какие-нибудь работы по Солнцу в высоком разрешении?

Мне тут недавно удалось снять такое:
http://www.bcsatellite.net/bao/granul29jul.jpg

Потом я сравнил это с разными солнечными телескопами:
http://www.bcsatellite.net/bao/granul-comp.jpg

Я думаю любительскими средствами вполне можно вести какие-нибудь работы. Вот только идею бы кто подкинул за чем следить, что фоткать, и т.д. 

Так Возняк (автор) так и сделал и открыл по-моему около 5000 красных переменных. Только он взял rms_mag/med_err>5 критерий в своей работе, а мы помягче - >3, что добавило в выборку по-моему около 10 тыс. новых объектов. Теоретически можно продолжать, например сделать критерий помягче >2.5 или n_obs>50 и посмотреть что получится. Там ещё просто _огромная_ куча неоткрытых звёзд, поверьте. Я думаю как минимум тысяча, а может и две.

Технология хорошо расписана в самой публикации. Вкратце оно так выглядит:

Всё проводили на удалённом сервере в Швеции на 100 Мбитном линке. Сначала мы попытались выкачать всю БД NSVS. 18 Гб скачали, но при попытке разрвернуть всю БД, потребовалось больше терабайта места, обломались. Поэтому данные получали таким образом. Выкачали только БД со списками объектов NSVS и их параметрами, без кривых блеска. Развернули и провелю фильтрацию по стандартным полям базы NSVS (n_obs, rms_mag, med_err). Получили что-то около 80 тыс. объектов. Точные числа в публикации. Для этих объектов написали парсер, который wget'ом забирает кривую блеска с сайта Skydot и создаёт файл локально на винчестере. Связались с Возняком, он любезно согласился, чтобы наш сервер изнасиловал Skydot. На этом этапе все 80 тыс. объектов у нас лежат локально и не нужен терабайтовый винчестер. Далее поудаляли из этой локальной БД объекты в известных каталогах - Red Variables in NSVS Возняка, MISAO, GCVS, и т.д.. Для этого сделали опять же парсер и конвертер астрономических координат, свой для каждого каталога. Он сранивал координаты и удалял из локальной БД попадания. Тут поклон MySQL, т.к. операции сравнения были очень многочисленными (измерялись миллиардами операций). Всё это заняло около недели процессорного времени и постоянного кача.

Для всех оставшихся объектов сделали процессинг, используя слегка модифицированный код AAVSO TS12, VARTOOLS и свой процессор, названный TFE. Дополнили БД полями периода, индексами переменности Стетсона, R_AOV, и т.д. Далее для каждого объекта получили фотометрию и кроссы из каталогов. Для этого опять-таки, написали парсер для VizieR. Парсер лезет на визирь, забирает стандартную веб страницу с результатами согласно координатам объекта и через реглуярные выражения выдирает оттуда необходимые данные, занося их в локальную БД. Потом фильтруем по всем критериям, описанным в публикации и выбираем SR+L и мириды. Для каждой из звёзд смотрим, чтобы она не была в VSX и гугле. Для этого опять написали парсер. С VSX пришлось немного повозиться, т.к. используется метод POST для отсылки данных на сервер.

В общем, всё на парсерах построено и для каждого шага он получился свой.

Вот спасибо!

Поведайте пожалуйста мне, тёмному, почему этот каталог представляет собой такой интерес?

NEAT ничего не показывает по этим координатам.

Вообще спектр достаточно шумный. Вот результат по методу CLEANest:

freq       Period    Theta
0.39617   2.5242   26.60   
0.60400   1.6556   23.81   
1.39667   0.7160   22.46   
6.60700   0.1514   20.43   
1.60450   0.6232   19.61   
5.60650   0.1784   18.87   
6.39433   0.1564   17.99   
6.59733   0.1516   14.92   
5.59683   0.1787   14.82   
6.76167   0.1479   14.24   
5.62583   0.1778   13.70   
6.41367   0.1559   13.13   
7.41417   0.1349   11.88   
6.62633   0.1509   11.40   
5.76117   0.1736   11.28   
5.39383   0.1854   11.21   
9.04300   0.1106   11.11   
2.39717   0.4172   10.28   
7.39483   0.1352   10.27   
1.00517   0.9949   9.91