为宇宙星系做“人口普查” 我国科研人员给出新算法

近日，记者从湖南师范大学获悉，该校袁尊理教授团队日前和澳大利亚莫纳什大学数学研究人员合作，提出了一种天文学研究领域的全新非参数光度函数计算方法。相较经典非参数方法，新方法在计算精度和稳定性上都获得了显著提升。这一结果日前发表在美国天文学会会刊《天体物理学杂志》系列增刊上。

在现代天文学研究中，统计星系的光度函数是一项基础和重要的工作，这一工作也被形象地喻为给宇宙中的星系做“人口普查”。据悉，星系的发光能力（即光度或绝对星等）是“普查”重点，光度函数即描述不同光度星系在宇宙中分布情况的统计量。

袁尊理介绍，在实际操作中，除要尽可能获得完备的星系样本，科研人员还需采用精密的统计方法，充分考虑各种复杂的选择效应，最终才能获得可靠的光度函数。通常，计算光度函数分为参数和非参数两种方法。参数方法需要假设光度函数形式，而非参数方法不依赖于模型和假设，故具有独特价值。然而，目前最流行的非参数方法因其数学原理上的局限，难以满足“精确宇宙学时代”对计算光度函数的高要求。

对此，袁尊理团队基于统计学中的核密度估计（KDE）原理，提出了一种全新的、普适的计算光度函数的非参数方法，显著提高了非参数方法统计的精度和稳定性。同时，为便于新方法的应用，他们还开发了“kdeLF”开源Python程序包，用户只需提供样本中的几个关键参数，就可以调用“kdeLF”开源Python程序包完成光度函数的计算、画图等操作，简单易用。袁尊理称，下一步，团队拟将新方法应用于由英国牛津大学领衔的巡天观测获得的高质量射电数据，精确计算射电源光度函数，进一步揭示射电星系的宇宙学演化规律。