天文物理学和天体物理学的区别？

一、天文物理学和天体物理学的区别？

天文学是一级学科，已经从物理学中独立了。基本上与天上有关的事，天文学都管的着。

天体物理学，实际上就是研究星星，星星的运行、湮灭，反正都归他管。

宇宙物理学，主要研究的不是星星，而是为什么星星会这样，实际上研究的是整个宇宙的普遍规律，和高能物理、粒子物理是近亲。

宇宙物理和高能物理，一个研究极大，一个研究极小，但实际上研究的是一个东西……是不是很有哲学的味道

二、物理学与天文学？

在我国学科分类体系中，天文和物理都是一级学科，所以天文不属于物理。但是从研究内容上，天文只是物理研究的一个领域，所以天文是大物理的一部分。

有的大学有独立的天文系，像南京大学，有的大学将天文系放在物理学院内，像悉尼大学。

三、自己的物理学习故事？

我来说说我的生活中的物理故事

一、晴天，准备一盆水和一面镜子 将镜子放入盆中水面以下，将阳光折射到室内较暗处，你可以看见棱镜将太阳关分成7色的结果。

二、乒乓球在地上不小心被踩窝了，没破裂，真是窝了一处。将窝了的乒乓球放在开水里面，踩窝的地方会自己恢复成原来的形状。利用了气体升温后体积膨胀的原理。

三、水井顶部打水的转手，和杠杆的原理相似。打水的旋转的把手一定是离转轴中心越远越省力。这就是力臂越大，做同样的功，需要的力就越小。

发展独立思考和独立判断的一般能力，应当始终放在首位，而不应当把获得专业知识放在首位。

如果一个人掌握了他的学科的基础理论，并且学会了独立地思考和工作，他必定会找到他自己的道路，而且比起那种主要以获得细节知识为其培训内容的人来，他一定会更好地适应进步和变化。---爱因斯坦 　　20世纪最伟大的科学家，相对论的创立者，量子力学的奠基人。他1905年提出的相对论，使人们对物理学和世界的看法发生了天翻地覆的变化，对人类的思想产生了深刻的影响，使我们对物质世界的认识建立在崭新的时空观上。　　爱因斯坦生于德国，是一个安静而孤僻的孩子，喜爱阅读和听音乐，做事认真而目的明确。他虽然文静，但并不顺从被动，甚至向家庭教师扔过椅子。后来，他学会了控制自己的脾气，但仍然非常固执。爱因斯坦洞悉力敏锐16岁发现了牛顿力学的缺陷，拨开当时“物理学天空上的两朵乌云”之一。　　

四、关于天文的励志文案学习？

你是落日弥漫的橘，天边透亮的星。

2、看星空，很近。看彼此，很远。

五、天文物理学大学排名？

以下数据来源于教育部学位与研究生教育发展中心，共有5所开设天文学学科的大学排名情况，比较好的学校有南京大学、中国科学技术大学、北京大学、上海交通大学、北京师范大学，以下是具体榜单。

序号\x09学校代码\x09学校名称\x09评选结果

1\x0910284\x09南京大学\x09A+

2\x0910358\x09中国科学技术大学\x09A+

3\x0910001\x09北京大学\x09B-

4\x0910248\x09上海交通大学\x09C+

5\x0910027\x09北京师范大学\x09C-

六、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

七、哥白尼为什么学习天文？

尼古拉斯·哥白尼（Nicolaus Copernicus）是一位著名的波兰天文学家和数学家，他之所以学习天文学，主要有以下几个原因：

对天文学的兴趣：哥白尼对天文学有着浓厚的兴趣，他对天空中的星体、行星和宇宙的运行规律产生了强烈的好奇心。他希望能够深入了解宇宙的奥秘，并揭示出更准确的天体运行模式。

对传统天文学的质疑：哥白尼生活在地心说盛行的时代，地心说是古代希腊天文学家托勒密提出的一种观点，认为地球是宇宙的中心，其他天体围绕地球运行。然而，哥白尼开始质疑这一观点，并认为太阳是宇宙的中心，地球和其他行星围绕太阳运行。他希望通过研究天文学来验证自己的观点，并推翻传统的地心说。

科学方法的追求：哥白尼是一位重视科学方法和观察实证的科学家。他希望通过观察、测量和数学分析来揭示宇宙的真相，以科学的方式解释天体运行的规律。他相信通过科学方法的应用，可以获得更准确、更可靠的知识。

总之，哥白尼学习天文学是出于对宇宙的好奇和对传统观点的质疑，同时也是为了追求科学真理和推动天文学的发展。他的研究成果对后来的天文学和科学方法的发展产生了深远的影响。

八、机器学习 (machine learning) 在天文学中有或者将会有什么应用？

好问题……

我只能说我自己知道的一个简单例子：测光红移。

SDSS-III 里的无光谱的天体的测光红移数据，就已经是由机器学习给出的了（

）。

自己没事的时候拿模拟数据试验过几种机器学习的方法。目前看来，如果人工干预做得够好（比如事先依据颜色把 LRG、ELG、类星体之类的东西的分类做好），那么几种常见算法的效果还是可以的，虽然还是没办法拿来做大尺度结构的研究就是（红移换算成的尺度因子的相对偏差不应超过大约 1/20，否则抓瞎）。

神经网络照例慢得要命且效果一般。SVM（滋磁向量机）所得的测光红移的 scatterings 迷之微小，虽然离真实值差得比较远（也就是，精密度很好，准确度很烂）——似乎能用一个依照星系类型而定的函数修正就好？现在流行的做法是随机决策树和决策森林，加进一些不仅仅是测光数据的辅助参数（比如这一篇

，这帮人从好几年前就开始忙活着把星系的形态学数据甚至形态本身加进里头去）。

未来的 LSST 是没有光谱仪通道的，红移数据只能依据测光给出。在这方面，机器学习相对于模板拟合似乎有一定优势。

当然，我倒是更看好把测光红移与 JHU 的 Menard 组做的“相关红移”（

，只要你知道啥是两点相关函数，他们的计算方法就很好理解了；当然，这么弄出来的红移数据是不能用来做结构形成的，否则逻辑就错了）结合起来的结果（以及其实无缝光谱法挺好的他们为啥不用……起码比测光强多了……）。

九、物理学习笔记中的摘录？

长度的记录结果有三部分组成准确值，估计值，单位

并联电路的总电阻小于任何一个分电阻。

十、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。