新西蘭奧克蘭大學全獎博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是新西蘭(lan) 奧克蘭(lan) 大學的博士研究項目。“Untangling Minor Planet Families’”

學校及院係介紹

學校概況: 新西蘭(lan) 奧克蘭(lan) 大學(The University of Auckland)位於(yu) 新西蘭(lan) 第一大城市奧克蘭(lan) ,是新西蘭(lan) 規模最大、綜合排名最高的大學。學校由8個(ge) 學院和研究所組成,涵蓋文、理、工、商、法、教育、創意藝術、醫學等各個(ge) 學科領域,在校學生超過40000人。

院係介紹: 奧克蘭(lan) 大學物理係是新西蘭(lan) 規模最大、實力最強的物理學科。現有教學科研人員60餘(yu) 名,其中多位享譽國際的資深教授。係裏擁有先進的天文觀測設備和高性能計算平台,與(yu) 多個(ge) 國際重大科學項目保持密切合作。每年招收博士生20餘(yu) 名,為(wei) 學生提供廣闊的科研平台和嚴(yan) 格的學術訓練。

專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次物理係招收天文學與(yu) 天體(ti) 物理方向的博士生,參與(yu) "研究小行星家族"的科研項目。

該項目將運用機器學習(xi) 、數據挖掘等前沿技術手段,對日本/新西蘭(lan) /美國引力透鏡天文觀測(MOA)數據庫中的大量小行星光變曲線數據進行分類分析,探索各類有趣的物理現象,如活躍小行星、慢自轉小行星等。學生將掌握Python編程、機器學習(xi) 、信號處理等專(zhuan) 業(ye) 技能,培養(yang) 解決(jue) 實際天文數據分析問題的能力。畢業(ye) 後可在天文研究機構、高科技公司、數據分析行業(ye) 等從(cong) 事相關(guan) 工作。

申請條件

學曆要求:國內(nei) 一流大學物理、天文、計算機等相關(guan) 專(zhuan) 業(ye) 碩士學位,成績優(you) 秀。

語言要求:雅思總分6.5,單項不低於(yu) 6.0;托福總分90,寫(xie) 作不低於(yu) 21。

研究經曆:有Python編程基礎,掌握基本的天文學和實驗物理知識。有機器學習(xi) 、信號處理、時間序列分析等經驗者優(you) 先。

推薦信:提供至少2封副教授及以上職稱專(zhuan) 家的推薦信。

研究計劃:圍繞小行星光變數據分析,提交2000字以上的研究計劃,闡述擬開展的具體(ti) 工作內(nei) 容和研究思路。

導師介紹

本項目由Nicholas Rattenbury博士和Preeti Cowan博士指導。Rattenbury博士是奧克蘭(lan) 大學物理係的資深講師,主要從(cong) 事引力微透鏡和係外行星探測研究。他是MOA國際合作項目的核心成員,在天文觀測數據分析領域具有豐(feng) 富經驗。Cowan博士是該校計算機係的講師,專(zhuan) 長是機器學習(xi) 和數據挖掘技術在天文學中的應用。兩(liang) 位導師將從(cong) 天文學和計算機科學的角度為(wei) 學生提供全麵指導,是學習(xi) 天文數據分析的良師益友。

有話說

項目理解

該項目屬於(yu) 天文學和計算機科學的交叉研究領域。其核心目標是利用機器學習(xi) 技術,對海量小行星光變曲線數據進行自動分類,從(cong) 中識別出一些有趣的天體(ti) 物理現象,如活躍小行星、慢自轉小行星、YORP效應等。這需要綜合運用天文觀測數據處理、時間序列分析、無監督聚類、特征工程等技術手段。

項目有望在小天體(ti) 家族劃分、小天體(ti) 物理性質表征等方麵取得新的理論認識,為(wei) 小天體(ti) 編目、近地小天體(ti) 監測預警等實際應用提供新的思路和方法。同時,項目產(chan) 生的數據分析方法和算法工具,也可以推廣應用到其他天文數據挖掘場景,具有廣闊的應用前景。

創新思考

未來該項目還可以向多個(ge) 方向拓展。

在研究內(nei) 容上,可以將小行星光變數據與(yu) 其光譜、雷達、紅外等多模態數據相結合,對小天體(ti) 進行更全麵的遙感表征。在技術手段上,可以引入更先進的深度學習(xi) 模型,如圖神經網絡、對比學習(xi) 等,提高光變曲線的特征提取和相似度度量能力。

在理論框架上,可以探索將機器學習(xi) 方法與(yu) 傳(chuan) 統的小天體(ti) 動力學、非球形星體(ti) 物理模型相結合,構建小天體(ti) 知識圖譜,用於(yu) 指導小天體(ti) 家族的形成演化研究。在應用拓展上,可將項目成果用於(yu) 小行星探測任務規劃、近地小天體(ti) 碰撞預警、行星防禦等重大工程。這需要與(yu) 行星科學、航天工程、空間法等領域密切合作。

在實踐意義(yi) 上,可以麵向中小學生和公眾(zhong) 開發小天體(ti) 科普教育課程,激發更多人對天文和編程的興(xing) 趣。在國際視野上,可以促進MOA、ATLAS、PanSTARRS等國際小天體(ti) 巡天項目的數據共享和聯合分析,提高項目的國際學術影響力。

博士背景

985碩士，香港Top高校計算機博士生在讀。他的研究重點是深度學習(xi) 和人工智能在醫療影像分析中的應用。在國際頂尖學術期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上發表多篇論文，擅長計算機相關(guan) 領域的文書(shu) 寫(xie) 作輔導，熟悉相關(guan) 領域的PhD申請流程及技巧。