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天体物理学致力于探索宇宙的宏大奥秘，从恒星的诞生与死亡到星系深处的黑洞，再到宇宙早期的演化轨迹。这一领域将物理学原理应用于浩瀚太空，帮助我们理解物质、能量以及时空本身的运作规律，揭示人类在宇宙中的位置。
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本文介绍了 SympG-NODE，这是一个保持结构的图神经常微分方程（Graph Neural ODE）框架，它利用辛几何和等变图网络，在严格守恒哈密顿量不变性的同时，克服了标准物理信息神经网络（PINNs）的相位漂移限制，实现了对多达一百万个天体的受扰动相对论性 N 体天体群的可扩展、高精度轨迹重建。
本文介绍了 SympGal-NODE，这是一个保持结构的几何深度学习框架，它将精确的相对论哈密顿动力学与等变图神经网络以及辛神经常微分方程相结合，旨在高效且准确地预测大规模相对论性恒星群的逃逸轨迹、时间尺度和潮汐视界，同时克服经典积分器的计算与物理局限性。
本文提出了一种端到端的深度学习流水线，该流水线利用参数化 3D 生成器进行训练，并结合几何感知预处理技术，实现了对星系图像中螺旋臂倾角角度的精确且连续的估计，与传统方法相比，显著提升了在真实斯隆数字巡天数据上的性能表现。
本研究利用多源观测表明，触发亚暴扩张相的机制随地磁暴阶段的不同而变化，其中太阳风动态压力和IMF南向转动驱动了初始阶段的爆发，而延迟的IMF南向转动则构成了恢复阶段的特征，这表明其与非风暴条件下的过程存在显著差异。
本文提出并测试了一种天体时钟模型，该模型表明吉萨金字塔建筑群与大狮身人面像在公元前2562年左右编码了特定的天文对齐，并以此将天鹅座— Deneb 星作为主要恒星参照，从而支持了一个关于该遗址建筑与天体时间之间存在可复现比例设计的假设。
本文介绍了一种针对去马赛克单次彩色孔径光度测量的效率极高的两分量不确定性校准方法，该方法结合了线性协方差传播与场级残差因子，以修正对测量误差的低估，从而在各种去马赛克算法和观测条件下实现标称 95% 的覆盖率以及接近于 1 的标准化残差离散度。
本文报告了对非核区潮汐瓦解事件 AT2024tvd 的光学偏振观测，该观测揭示了与 X 射线和无线电耀发相吻合的 24.4% 的高本征偏振度，为相对论性喷流的存在提供了决定性证据，证明了偏振测量能够发现潮汐瓦解事件中隐藏的喷流活动。
这项研究表明，磁输运屏障阻止了在等离子体注入期间在地球辐射带外部被加速的相对论性“杀手”电子穿透并补充同步轨道，揭示了粒子加速与可及性是截然不同的物理过程。
本研究表明，在 Gaia DR3 红巨星样本中观察到的 FLAME 推断质量与演化阶段之间的负相关性，主要是由于在受限幅度且基于模型的数据集中，由于种群组成变化而导致的目录级人工偏差，而非个体恒星质量流失或不同物理种群的证据。
本文提出，由于电子与太阳内部的氦和氢核发生碰撞而产生的微观浮力，可以产生显著强于引力的力，从而可能驱动电子对流，并为极端高温下天体物理磁场的持续存在提供一种新颖的解释。