Astronomia

Crie um diagrama de Posição-Velocidade a partir de um campo de velocidade

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Alguém pode me explicar como posso gerar um diagrama Posição-Velocidade (PV) a partir do campo de velocidade radial de uma galáxia? Eu entendo que normalmente os diagramas PV são gerados ao longo do eixo principal da galáxia, mas não tenho certeza de por que eles aparecem como uma distribuição. Por exemplo:


Esses diagramas são geralmente chamados de curvas de rotação e mostram a velocidade das estrelas / gás em uma galáxia de disco vista de lado ao longo da linha de visão (LOS) em função da distância do centro.

Ou seja, o eixo $ x $ fornece a distância das estrelas ao centro ($ x = 0 $) da galáxia, e o eixo $ y $ fornece as velocidades medidas a uma determinada distância. Ao longo de um determinado LOS, você encontrará não uma única velocidade, mas uma distribuição (tipo Gaussiana) de velocidades, tanto porque há uma certa dispersão nas velocidades, mas também porque você mede apenas o componente das velocidades projetadas em seu LOS, enquanto a velocidade e a direção mudam ao longo do LOS, como pode ser visto aqui:

Se todos eles tinham a mesma velocidade ao longo do LOS, o gráfico que você mostra seria uma linha fina; em vez disso, está manchado.

Devido à massa estar concentrada no centro, há um aumento acentuado na velocidade em $ x $ baixo. Se houvesse apenas a massa que você pode ver, a velocidade diminuiria em $ x $ devido à maior distância da massa central. Acredita-se que a razão pela qual ele permanece mais ou menos constante seja a massa invisível extra conhecida como matéria escura.

A razão pela qual o lado esquerdo do gráfico é semelhante ao direito, mas espelhado não apenas no eixo $ y $, mas também no eixo $ x $, é que, deste lado, as estrelas se movem na direção você, enquanto no lado direito eles se movem longe de você. A galáxia inteira evidentemente se afasta de você em $ 500 , mathrm {km} , mathrm {s} ^ {- 1} $, já que esta é a velocidade em $ x = 0 $.

Então, para recapitular: como você gera tal enredo? Você mede a distribuição de velocidades ao longo de muitas linhas de visão no plano galáctico, de um lado ($ -R_ mathrm {gal} $) para o outro ($ + R_ mathrm {gal} $). Por exemplo, em $ x = 14 , mathrm {kpc} $, você mediria $ V = 675 pm12 , mathrm {km} , mathrm {s} ^ {- 1} $:

Na prática, imagens como essa são feitas usando um grão que dispersa a luz de acordo com seu comprimento de onda, juntamente com uma fenda colocada ao longo do plano galáctico, de forma que você bloqueia a luz do resto do campo. Isso é chamado espectroscopia de fenda, em contraste com a espectroscopia "normal", onde você bloqueia toda a luz, exceto por um pequeno orifício colocado em algum objeto (por exemplo, uma estrela), ou espectroscopia de campo integral, onde você obtém todo o espectro por trás de cada pixel em uma imagem.


Se você tiver alguma imagem espectral na forma de um arquivo no formato FITS, como você tem na imagem original à direita do diagrama P-V: Acho que você precisará procurar algumas referências sobre a transformada de Fourier. Essa transformada de Fourier o levará da imagem RA-Dec para o diagrama P-V que você deseja gerar. Além disso, você pode precisar ler sobre o método de correlação cruzada, conforme detalhado no artigo de Tonry e Davis de 1979: http://adsabs.harvard.edu/abs/1979AJ… 84.1511T

Outro método é chamado de adaptação, que envolve linhas de emissão.

O pacote IRAF que você precisará usar é chamado de "rvsao". Existem algumas referências em algumas páginas da web que você pode seguir:

Para gerar um digrama P-V, você precisará mapear sua velocidade radial para uma grade 1D, digamos um dependendo da posição radial, o mapeamento deve ser um para um. Caso contrário, você também pode gerar um cubo, dependendo do tipo de arquivo de dados FITS original de uma observação.

Estou apenas fornecendo os detalhes sobre o aspecto técnico, e estou propositalmente explicando qualquer coisa sobre "distribuição" ... Cada relação na física que depende do espaço (e talvez do tempo também) é algum tipo de distribuição.


Exemplo de filtro de Kalman em Python e # 8211 estimar a velocidade a partir da posição

Este post demonstra como implementar um Filtro de Kalman em Python que estima a velocidade a partir de medições de posição. Se você não entende como um Filtro de Kalman funciona, eu recomendo que você leia meu post sobre Filtro de Kalman Explicado Simplesmente.

Duas bibliotecas Python serão usadas neste exemplo. A biblioteca NumPy Python é usada para arrays, matrizes e operações nessas estruturas. O Matplotlib é usado para plotar dados de entrada e saída. Supondo que esses pacotes estejam instalados, este é o código usado para importar e atribuir um nome de variável a esses pacotes.


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As imagens nos inspiram. Imagens levam a ideias. Nós fizemos Forma como uma ferramenta para testar inspirações. Jogar Verdadeiro ou falso. Ao descobrir se uma ideia funciona ou não, de qualquer forma, entregamos um novo insight da natureza para nós mesmos e, às vezes, até para os outros. É por isso que com a Forma fazemos imagens. e mais.

O que faz o Forma diferente?

Nós queremos Forma ser fácil de manusear e rápido de aprender, para que você possa brincar rapidamente com os resultados e mudar as coisas, antes que a inspiração se evapore. Forma é diferente de outras ferramentas de modelagem astrofísica, pois se baseia em uma moderna tecnologia de modelagem 3D interativa semelhante à utilizada para efeitos especiais, videogames e visualização arquitetônica. Combinamos essa tecnologia com técnicas personalizadas de renderização, visualização e plotagem para astrofísica. Forma evolui continuamente, seguindo as ideias e necessidades dos usuários. É interativo e a física é altamente personalizável através da interface sem programação pelo usuário.

A forma é uma ferramenta de modelagem e reconstrução morfo-cinemática para objetos astrofísicos. Com este software você pode construir rapidamente estruturas de modelos 3D e compará-los diretamente com os dados para auxiliar na interpretação das observações. A partir de um modelo de estrutura 3D com um campo de velocidade de modelo e propriedades de emissão, ele gera imagens e diagramas de velocidade de posição (pv), mapas de canais, ecos de luz, curvas de luz e forma de linha espectral unidimensional, para citar alguns. A transferência de radiação dependente do comprimento de onda para emissão de linha e espalhamento na poeira também é possível.

O que pode Forma fazer por você?

O propósito do projeto de Shape é a modelagem e análise da estrutura 3D e cinemática de nebulosas astrofísicas espacialmente resolvidas de uma forma que possa ser comparada diretamente com observações de objetos reais semelhantes. É particularmente adequado para estudar nebulosas em expansão como nebulosas planetárias e outras estruturas com assinaturas cinemáticas claras como choques em arco ou discos de acreção e outros fluxos de fluxo que podem ser estudados usando o efeito Doppler. Recentemente, foi estendido para modelar espalhamento único de modo que, por exemplo, espalhamento de envelopes de poeira estelar possa ser modelado. A transferência de radiação de linhas com efeito Doppler pode ser calculada, de modo que a modelagem de perfis P-Cygni é possível a partir da versão 3.0. Além disso, quase todos os parâmetros de um modelo e as configurações de observação podem ser animados com o tempo. Além da produção de animações muito instrutivas, isso permite uma busca eficiente do espaço de parâmetros de um modelo.

O modelo e a análise podem ser aplicados para a interpretação de observações existentes ou o planejamento e previsão de observações com base em um modelo proposto.

Outra aplicação potencial é a modelagem de estruturas 3D complexas como condições iniciais de fotoionização numérica e cálculos hidrodinâmicos, bem como a visualização e cálculo de informações espectrais resultantes de tais cálculos.

A aplicação de Forma Como ferramenta de ensino e aprendizagem para a interpretação de observações envolvendo imagens, diagramas de posição-velocidade, mapas de canais e perfis de linhas espectrais podem ajudar alunos e pesquisadores a se familiarizarem rapidamente com este tipo de dados.

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A página da web para Forma é uma janela que leva você direto para as informações mais recentes sobre aplicativos de Forma na literatura científica. A página fornece acesso a importantes informações atualizadas sobre o software, bem como modelos de modelos e dados de modelos de aplicativos reais que foram fornecidos por seus autores. Você está convidado a fazer comentários e sugestões para versões futuras de Forma e para compartilhar seus próprios resultados com outros usuários. Um grupo de discussão permite a troca rápida de perguntas e respostas a notícias e problemas com a construção de modelos em Forma.

Em publicações que incluem modelos que foram preparados com Forma, crédito deve ser dado citando a seguinte publicação original:

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Estratégia Geral de Modelagem

Dado um conjunto de uma ou mais imagens, diagramas de velocidade de posição, mapas de canal ou outros dados adequados, uma primeira interpretação dos dados deve dar uma "estimativa educada" aproximada da estrutura 3D e cinemática do objeto. Essa estrutura é então reproduzida no módulo 3D integrado. Deste modelo Forma renderiza dados de modelo para diferentes configurações de observação, como orientação de objeto, posições e larguras de fenda, bem como diferentes resoluções espaciais e de velocidade.

As configurações de parâmetros para o modelo e configuração de observação podem ser variadas automaticamente para produzir uma série de conjuntos de imagens diferentes que você pode ver em uma forma animada. A visualização de animações de sequências de imagens geralmente ajuda a compreender o efeito da estrutura 3D e da orientação nas informações espectrais. Se o modelo não reproduzir as observações de forma satisfatória em nenhuma orientação ou com qualquer outro ajuste que possa ser feito na interface principal, você volta e refina seu modelo levando em consideração as diferenças entre o modelo e a observação. Iterativamente, você aprimorará seu modelo até ficar satisfeito. O processo também pode atingir um limite quando você atinge os limites do software de modelagem ou quando as suposições feitas nos modelos e sua renderização não se aplicam ao objeto real.

Depois de chegar a uma solução de modelo satisfatória, o resultado pode ser inspecionado de várias maneiras e conclusões científicas sobre a estrutura do objeto, cinemática e orientação podem ser tiradas.

Na maioria dos casos, os dados observacionais de uma nebulosa astrofísica não são suficientes para derivar uma solução única para sua estrutura 3D e cinemática. No entanto, em muitos desses casos, a modelagem com Forma ainda pode ajudar a obter uma nova visão sobre a estrutura do objeto. Objetos que têm topologia relativamente simples ou alguma simetria perceptível geralmente podem ser resolvidos de forma única. É recomendável explorar qualquer indício de simetrias ou continuidades de superfície, tanto nas imagens quanto na informação espectral, mesmo que tais propriedades possam ser encontradas apenas em característica local de um objeto complexo.

Conhecimento recomendado antes de usar o Shape

Para usar de forma lucrativa Forma você deve ter pelo menos conhecimento básico sobre técnicas de observação astronômica, como imagens, perfis de linha espectral, diagramas de posição-velocidade e / ou mapas de canais. O significado de visão e resolução espectral deve ser conhecido. Obviamente, para qualquer modelo específico, a física básica do modelo e os efeitos it & acutes nas observações devem ser conhecidos.

Embora muito útil, para modelagem simples usando o módulo 3D de Forma nenhum conhecimento prévio sobre modelagem 3D é necessário, uma vez que existem tutoriais escritos e em vídeo disponíveis neste guia do usuário.


Gary Garber e blog do # 039s

A direção da velocidade é importante, mesmo no caso de movimento unidimensional. Galileu investigou a questão das velocidades relativas.

A questão de como as velocidades são todas relativas foi maravilhosamente demonstrada em um vídeo da década de 1950 pelo Dr. Hume para PSSC Physics chamado Frames of Reference.

Pense no que acontece quando você pisa em uma calçada em movimento no aeroporto. No quadro de referência da calçada em movimento, você está se movendo em um ritmo casual. Quando você anda com a calçada, sua velocidade no referencial do solo é na verdade mais rápida. Se você andasse tolamente contra a calçada, sua velocidade no referencial do solo seria, na verdade, lenta.

Outro exemplo Se dois carros estão dirigindo na mesma direção, suas velocidades relativas são a diferença da magnitude de suas velocidades. Considere quando estiver dirigindo na rodovia. Você pode estar dirigindo a 80 km / h, quando passa por um carro que está dirigindo a 80 km / h. No entanto, parece que eles estão passando por você muito lentamente. No sentido contrário, se dois carros estão dirigindo em direções opostas um do outro, suas velocidades relativas são a soma da magnitude de suas velocidades.

Outro problema interessante que você explorará na lição de casa tem a ver com a localização das velocidades médias. Quando você aprendeu sobre médias, provavelmente somou dois números e dividiu o resultado por dois. No entanto, se você estiver trabalhando com uma média ponderada, não poderá usar esse truque simples inserindo números.

Velocidade constante: Gráfico de posição x tempo:

Se fizermos um gráfico de posição x tempo e nosso objeto estiver se movendo a uma velocidade constante, o gráfico formará uma linha reta. Geralmente colocamos a posição no eixo y e o tempo no eixo x. Chamamos isso de gráfico linear. A inclinação desta linha será a velocidade média do nosso objeto. Se o gráfico for plano ou horizontal, o objeto não está se movendo, a inclinação é zero e a velocidade é zero. É importante que, quando você tiver um gráfico, haja um título, rótulos de eixos e unidades.

Quanto mais rápido o objeto for, maior será a inclinação do gráfico. No gráfico a seguir, você pode ver um objeto que está acelerando gradativamente. Lento, rápido e mais rápido.

Melhor linha de ajuste:

Isso é particularmente útil quando há muito ruído em nossos dados. No ensino médio, você pode ter aprendido a desenhar a linha de melhor ajuste à mão usando uma régua. Os computadores calculam a linha de melhor ajuste usando um algoritmo chamado Least Squares Fit. O computador calcula o erro em cada ponto e tenta minimizar o quadrado desse erro.

Podemos calcular a inclinação do gráfico a seguir. Da matemática do ensino médio, você deve se lembrar que encontra a inclinação aumentando a subida ao longo da corrida.

Sempre que você tiver um gráfico, poderá analisá-lo. Não basta apenas dizer que o gráfico sobe! A inclinação do gráfico fornece informações, como a velocidade.

Para um gráfico de posição vs. tempo, o

que é claro que conhecemos como velocidade! Devemos ressaltar que, se a inclinação for positiva, a velocidade é positiva. Se a inclinação for negativa e o gráfico cair, a velocidade é negativa em relação a um ponto de referência.

Isso pode ser particularmente útil se a velocidade do gráfico não for constante. Ao encontrar a inclinação de uma linha tangente ao gráfico, podemos realmente encontrar o velocidade instantânea em qualquer momento. Exploraremos isso em profundidade quando apresentarmos a aceleração.

Velocidade constante: Gráfico de velocidade vs tempo:

Se a velocidade de um objeto é constante, nosso gráfico v vs t é bastante simples. Seria assim.

Observe as unidades de velocidade e tempo. Nesse caso, a inclinação do nosso gráfico é zero. O que isso significa é que a velocidade não está mudando. Não está acelerando.

Mas ainda há muitas informações que podemos obter deste gráfico. Neste caso, examinaremos a "área sob a curva". A forma da área sob este gráfico é um retângulo simples.

A área desse retângulo é fácil de calcular. Nesse caso, a área é a base x altura do gráfico.

Se revisarmos nossa equação cinemática, perceberemos rapidamente que a área sob a curva é na verdade o deslocamento.

Esta regra geral de que a área sob a curva de um gráfico de velocidade versus tempo é o deslocamento se mantém mesmo quando a velocidade não é constante. Nesses casos, a área não é um retângulo simples e pode ser difícil de calcular com exatidão. Mas frequentemente, pode-se aproximar com grande precisão esta área para uma velocidade não constante.


As inclinações dos gráficos de movimento

Uma quantidade considerável de informações sobre o movimento pode ser obtida examinando a inclinação dos vários gráficos de movimento. A inclinação do gráfico da posição em função do tempo é igual à velocidade naquele momento, e a inclinação do gráfico da velocidade em função do tempo é igual à aceleração.

Neste exemplo, onde a posição inicial e a velocidade eram zero, a altura da curva de posição é uma medida da área sob a curva de velocidade. A altura da curva de posição aumentará enquanto a velocidade for constante. Conforme a velocidade se torna negativa, a curva de posição cai conforme a área líquida positiva sob a curva de velocidade diminui. Da mesma forma, a altura da curva de velocidade é uma medida da área sob a curva de aceleração. O fato de a velocidade final ser zero é uma indicação de que as contribuições positivas e negativas foram iguais.


Mudando o ângulo de ataque

Para cada ângulo de ataque, o campo de fluxo em torno de um objeto muda.


Distribuição da velocidade de superfície do aerofólio NACA 2412 com ângulo de ataque de 0 .

A diferença entre as velocidades no lado superior e inferior do aerofólio NACA 2415 em Ângulo de ataque 0 é relativamente pequeno. A área fechada corresponde à diferença de pressão integrada e resulta em uma pequena força de levantamento.


Distribuição de velocidade na superfície do aerofólio NACA 2412 em um ângulo de ataque de 6 °.

Aumentando o ângulo de ataque para 6 também muda a distribuição da velocidade: a velocidade na superfície superior aumenta, enquanto a velocidade na superfície inferior é reduzida. A área fechada aumenta e, portanto, a elevação (-coeficiente). As diferenças são mais pronunciadas na região da borda de ataque, que (neste caso) contribui mais para o aumento total.

A imagem também mostra que o ponto de estagnação (onde a velocidade é zero) não está exatamente localizado na extremidade esquerda da borda de ataque, mas em vez disso, moveu-se ligeiramente para trás no lado inferior. As linhas de fluxo que passam ao longo da superfície superior têm que girar em torno da borda de ataque, cujo pequeno raio de curvatura acelera o fluxo nesta região rapidamente (de zero a 100 em uma fração de segundo). Isso causa o pico de velocidade próximo à borda de ataque, onde o fluxo atinge cerca de 1,85 vezes a velocidade do início do fluxo.


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Atualizado em 15/06/2020 - 214 simulações minhas mais 4 outras

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  • Colisões em uma dimensão
  • Colisões em 1 dimensão, com gráficos de barras
  • Quebra-cabeça - colisão 1-D com gráficos de barras interativos
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  • Movimento do centro de massa
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  • Energia cinética e trabalho
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  • Espelhos e tempo (o papel do tempo na formação da imagem) - arrastável
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  • Quebra-cabeça - encontre a distância focal do objeto atrás da cortina (I)
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  • Um prisma
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Gradiente de velocidade

O gradiente de velocidade está para as velocidades assim como o gradiente de deformação está para os deslocamentos. O gradiente de velocidade é representado por (< bf L> ) e definido por

[ EU_ = v_ ]
Embora esta notação dependa do leitor saber que " (j )" representa (x_j ) em vez de (X_j ).

Exemplo de gradiente de velocidade

O gradiente de velocidade é ideal para aplicações envolvendo fluidos. Com fluidos, é impossível especificar (< bf X> ). Isso deixa (< bf x> ) como as únicas coordenadas práticas para descrever o campo de velocidade em.

Suponha que o campo de velocidade seja

[< bf v> = (<1 over 5-x>, <-y over 10>, 0) ]
Isso dá a velocidade de qualquer partícula no fluido em função da posição da partícula naquele instante.

Ainda é desejável encontrar uma maneira de expressar (< bf L> ) em termos de (< bf F> ) a fim de tornar possível a conversão dos modos Lagrangeano em Euleriano. Este processo começa com ( dot < bf F> ).

A próxima etapa é aplicar a regra da cadeia ao resultado acima

[ dot < bf F> = < parcial < bf v> over parcial < bf X >> = left (< partial < bf v> over parcial < bf x >> right) left (< partial < bf x> over partial < bf X >> right) ]
A primeira derivada parcial é (< bf L> ) e a segunda é simplesmente (< bf F> ). Portanto, a equação acima pode ser escrita como

[ dot < bf F> = < bf L> cdot < bf F> ]
Poste multiplicando ambos os lados por (< bf F> ^ <-1> ) dá a equação para (< bf L> ) em termos de (< bf F> ).

[< bf L> = dot < bf F> cdot < bf F> ^ <-1> ]
As duas equações acima são incrivelmente úteis, embora isso provavelmente não seja aparente neste ponto. Com o imediatamente acima, é possível calcular a quantidade Euleriana (< bf L> ) usando apenas a quantidade Lagrangiana, (< bf F> ).

Exemplo de gradiente de velocidade de tensão

Lembre-se do exemplo da deformação Almansi em que os deslocamentos foram expressos em termos de (< bf X> ) e, em seguida, (< bf x> ). Desta vez, para calcular gradientes de velocidade, devemos primeiro ter as velocidades.

[x = left ( direita) L_F ]
Se o objeto está sendo esticado de forma que

[L_F = L_o + A , t ]
onde (A ) é qualquer constante positiva, então

[x = left ( direita) (L_o + A , t) ]
e (v_x ) é (), então isso dá

[v_x = left ( direita) A ]
Isso é bom, mas não ajuda a um gradiente de velocidade porque a velocidade não é expressa como uma função de (x ). Mas isso pode ser superado combinando as duas equações acima para obter

[v_x = ]
E agora o gradiente de velocidade pode ser avaliado.

[< bf L> = left [ matrix right] ]
Este resultado enfatiza como um gradiente de velocidade é uma quantidade euleriana porque (L_ <11> =
) ao invés de (). Conforme o objeto se estica, (L_F ) aumenta com o tempo e (L_ <11> ) diminui.

Gradiente de velocidade usando F

Desta vez, repita o exemplo acima, mas use (< bf L> = dot < bf F> cdot < bf F> ^ <-1> ) para demonstrar que dá o mesmo resultado.

[x = left ( direita) (L_o + A , t) = esquerda ( direita) L_F ]
O gradiente de deformação é

[< bf L> = dot < bf F> cdot < bf F> ^ <-1> = left [ matrix < & 0 & 0 0 & 0 & 0 0 & 0 & 0> right] left [ matrix < & 0 & 0 0 & 1 & 0 0 & 0 & 1> direita] = esquerda [ matriz < & 0 & 0 0 & 0 & 0 0 & 0 & 0> right] ]
Que é idêntico ao exemplo anterior.

Gradientes de velocidade e Abaqus UMATS

O pacote de elementos finitos do Abaqus tem um recurso chamado "UMAT", que é a abreviação de sub-rotina USER MATERIAL. Esta sub-rotina dá ao usuário a oportunidade de escrever uma sub-rotina que calcula o estado de tensão em um material, dados os gradientes de deformação no início, (< bf F> _t ) e no final (< bf F> _), de uma etapa de tempo. (Documentação do Abaqus aqui.)

Pode-se tratar a borracha como hiperelástico e calcular a tensão com base unicamente em (< bf F> _). Ou pode-se usar ambos os gradientes de deformação para calcular o gradiente de velocidade e usar isso para incluir viscoelástico ou histérico amortecimento no cálculo de tensões.

Por exemplo, suponha que o Abaqus execute uma etapa de tempo durante uma simulação transitória que é ( Delta t = 0.1 text). No início da etapa de tempo (que foi apenas o final da etapa anterior), o gradiente de deformação é

[< bf F> _t = left [ matrix <1.30 & 0 & 0 0 & 0.90 & 0 0 & 0 & 0.90> right] ]
E no final da etapa, é

[ começar dot < bf F> & = & <1 over Delta t> left (< bf F> _ - < bf F> _t right) & = & <1 over 0.1> left ( left [ matrix <1.40 & 0 & 0 0 & 0.85 & 0 0 & 0 & 0.85> right] - left [ matrix <1.30 & 0 & 0 0 & 0.90 & 0 0 & 0 & 0.90> right] right) & = & esquerda [ matriz <1,0 & 0 & 0 0 & -0,5 & 0 0 & 0 & -0,5> direita] fim ]
Precisamos do inverso de um gradiente de deformação também. Pegue o inverso do último.


Crie um diagrama de Posição-Velocidade a partir de um campo de velocidade - Astronomia

Os cubos de dados FITS podem ser acessados ​​inserindo uma região específica na tabela ou clicando na imagem de intensidade integrada abaixo. Insira o intervalo em latitude, longitude e velocidade ou central (l, b, v) e tamanho. Devido às limitações de tamanho do arquivo, o alcance máximo da longitude galáctica é de 2 graus. Por padrão, a cobertura total de velocidade para um determinado patch do GRS é retornada se nenhuma faixa de velocidade for inserida.

Mapas de canal GRS e o diagrama de velocidade de posição (l-v) também estão disponíveis.

Cada campo compreende espectros em uma grade de 22 "totalmente amostrada. As intensidades estão em um TUMA* escala de temperatura da antena. Para converter isso para temperaturas do feixe principal, divida pela eficiência do feixe principal de 0,48. A resolução de velocidade dos dados é de 0,25 km s -1 (amostragem de 0,22 km s -1). Os cubos centrados nas longitudes galácticas & lt 40 graus cobrem a faixa de velocidade de -5 a 135km s -1. Cubos centrados em longitudes galácticas & gt 40 graus cobrem a faixa de velocidade de -5 a 85 km s-1.

As coordenadas são latitude e longitude galácticas. A posição central para todos os arquivos é o Centro Galáctico, (l, b) = (0,0). A grade posicional é baseada no espaçamento de 22,14 segundos de arco usado para amostrar o céu. Portanto, os centros de cada imagem em pixels não cairão necessariamente em valores de número inteiro ou longitude de fração. Se você estiver processando dados deste formulário pela primeira vez, use variáveis ​​de precisão dupla.

Para obter mais informações sobre o GRS, consulte: & quotThe Boston-University - Five College Radio Astronomy Observatory Galactic Ring Survey & quot Jackson, Rathborne, Shah, Simon, Bania, Clemens, Chambers, Johnson, Dormody, Lavoie, & amp Heyer [pdf].

Fornecemos três procedimentos IDL para ajudar a visualizar os dados GRS. GRS_IntInt.pro irá gerar uma imagem de intensidade integrada de um cubo FITS sobre a faixa de velocidade de entrada. Você também precisará baixar total_1d.pro para que GRS_IntInt.pro funcione. GRS_spectrum.pro irá gerar um único espectro para uma posição particular (l, b) ou um espectro médio sobre uma região em (l, b). GRS_plotspectrum.pro traçará um espectro.

Também temos dados limitados de 1 = 14 graus a 18 graus. Para acessar esses dados, clique em um segmento da imagem abaixo.

A two square degree pilot field observed in the CS 2-1 line (Galactic Longitude from 44.3 to 46.3 degrees, Galactic Latitude from -0.5 to 0.5 degrees) is available. Click on the image below to go to the download section and follow the instructions. The field comprises about 62,000 spectra on a fully sampled 22" grid. The spectra are on a TUMA* antenna temperature scale. To convert this to main beam temperatures, divide by the main beam efficiency of 0.50. The velocity resolution of the data is 0.26 km s -1 (0.24 km s -1 sampling).

Contact Irena Stojimirovic ([email protected]u.edu) or Alexis Johnson ([email protected]).

Please include the following acknowledgement in any published material that makes use of GRS data:


Extended Data Fig. 1 Spectrum of the [C ii ] line from DLA0817g.

The velocity is relative to the systemic velocity of the [C ii ] line. The velocity range used to estimate the velocity-integrated [C ii ] flux density and the integrated [C ii ] contours is marked by the solid black bar. The 1σ (standard deviation) uncertainty of the measurements is indicated by the dotted red lines, and has been estimated by bootstrapping flux density measurements at random positions within each channel chosen to be devoid of any line emission. A double Gaussian model fit to the data is shown in green. Both the peak flux density of 16.8 ± 1.3 mJy and the velocity-integrated [C ii ] line flux density of 5.8 ± 0.4 Jy km s −1 are consistent with values obtained from the lower-resolution data, indicating that no emission is resolved out by the higher-resolution observations.

Extended Data Fig. 2 Channel maps of the [C ii ] emission line from DLA0817g.

The plus symbol indicates the central position of the [C ii ] emission derived from the kinematic analysis. This agrees within the uncertainties with the position derived from fitting a 2D-Gaussian profile to both the velocity-integrated [C ii ] emission and the far-infrared continuum emission, using the imfit routine in CASA (Extended Data Table 1). The outer black contour is 3σ, Onde σ = 0.35 mJy per beam, with subsequent contours increasing in powers of (sqrt<2>) . Velocities are relative to the kinematically derived [C ii ] redshift, z = 4.2603. The synthesized beam is shown in the bottom left corner of the bottom left panel.

Extended Data Fig. 3 Channel maps of the residuals, after subtracting the model from the data, of the [C ii ] emission from DLA0817g.

The colour scaling, contour levels and annotations are the same as Extended Data Fig. 2. Little excess emission (at >3σ significance) is seen in the individual 25 km s −1 channels, indicating that the exponential thin disk model is a good approximation for the bulk of the [C ii ] emission. Only two features are seen in the channel maps with >3σ emission in two or more consecutive channels: 2.8 kpc south of the centre at 88 km s −1 and 113 km s −1 , and 3 kpc east of the centre at 113 km s −1 , 138 km s −1 and 163 km s −1 . This emission arises from clumps that are not rotating with the bulk of the gas, possibly arising in outflows or satellite galaxies.

Extended Data Fig. 4 Position–velocity diagram for DLA0817g.

uma, The pv diagram along the major axis of DLA0817g. b, The pv diagram along the minor axis. The contours in both panels are the pv diagrams derived from the rotating disk model with constant velocity. The outer contour is 2σ Onde σ = 0.35 mJy per beam, and the contours increase in powers of (sqrt<2>) . Distances are given with respect to the kinematic centre of the emission (Fig. 1).

Extended Data Fig. 5 Velocity dispersion profile for DLA0817g.

The observed velocity dispersion profile is measured from the standard deviation of a Gaussian fit to each pixel, and is shown by the data points where the data have been binned into bins equal to the size of the horizontal error bars. The vertical error bars reflect the 16 to 84 percentile spread in measurements per bin. The radius has been de-projected for the inclination of DLA0817g. The dashed line is the value derived from the kinematic modelling. The solid coloured region is the 16 to 84 percentile spread in the constant velocity dispersion model, showing that the increase in velocity dispersion at the galactic centre is due to beam-smearing.

Extended Data Fig. 6 Light profile for dust continuum, [C ii ] line and UV emission.

The light profiles are scaled by the emission at the kinematic centre. Distances from the kinematic centre are de-projected, taking into account the inclination of the disk. Both the dust continuum and the [C ii ] emission are convolved with a Gaussian kernel to the slightly worse resolution of the UV observations. This increases the width of the surface density profile by about 10%. Vertical error bars give the 16 to 84 percentile range in the measurements within the bins defined by the horizontal error bars. The [C ii ] surface density profile, the dust continuum profile and the UV surface density profile—within the uncertainties—are consistent with each other. This can also be seen by the effective radii (marked by solid vertical lines), whose 1σ uncertainties (marked by the vertical coloured regions) overlap at a value of approximately 3 kpc.

Extended Data Fig. 7 The Toomre-Q parameter for DLA0817g.

uma, The spatial distribution of the Toomre-Q parameter, assuming that the gas density is traced by the [C ii ] emission. This spatial distribution is still convolved with the ALMA synthesized beam. Over the entire disk, Q is roughly constant and below 1, indicating that the disk is unstable against axisymmetric perturbations. The white cross shows the kinematic centre of the emission, and the inset shows the ALMA beam for the [C ii ] emission. b, The radial profile of the Toomre-Q parameter. The solid dark line shows Q, assuming that the gas density falls off exponentially, at the same rate as the [C ii ] emission. The coloured squares are the observed data, as in uma, corrected for the projected radius. This panel shows that the observed data underestimate Q at large radii owing to beam smearing, which increases the emission, and thus the gas surface density.