天文学家使用先进的行星检测算法发现了300多颗可能的新系外行星

　　开普勒太空望远镜的数据确定了366 颗新的系外行星包括 18 个与此处所示的行星系统 Kepler-444 类似的行星系统
　　加州大学洛杉矶分校的天文学家已经确定了 366 颗新的系外行星，这在很大程度上要归功于加州大学洛杉矶分校的一位博士后学者开发的算法。他们最值得注意的发现之一是一个行星系统，它由一颗恒星和至少两颗气态巨行星组成，每颗行星的大小都与土星相当，彼此之间的距离异常接近。
　　2021 年 11 月 23 日前发表在《 天文学杂志 》上的一篇论文中描述了这些发现。
　　＂系外行星＂一词用于描述我们太阳系之外的行星。天文学家已经确定的系外行星数量总共不到5000颗，因此识别数百颗系外行星是一个重大进步。研究如此庞大的新天体群可以帮助科学家更好地了解行星是如何形成和轨道演化的，并且可以为我们的太阳系的不同寻常提供新的见解。
　　＂发现数百颗新的系外行星本身就是一项重大成就，但这项工作的与众不同之处在于它将如何阐明整个系外行星种群的特征，＂加州大学洛杉矶分校天文学教授兼该研究的合著者埃里克佩蒂古拉说。
　　该论文的第一作者是 Jon Zink，他于 6 月从加州大学洛杉矶分校获得博士学位，目前是加州大学洛杉矶分校的博士后学者。他和佩蒂古拉，以及一个名为 Scaling K2 项目的国际天文学家团队，使用来自美国宇航局开普勒太空望远镜 K2 任务的数据确定了系外行星。
　　Zink 开发的一种新的行星检测算法使这一发现成为可能。识别新行星的一个挑战是，失速亮度的降低可能源于仪器或模仿行星特征的替代天体物理来源。弄清楚哪些是需要额外调查的，这在传统上非常耗时，只能通过目视检查来完成。Zink 的算法能够区分哪些信号表示行星，哪些只是噪音。
　　＂Jon 和 Scaling K2 团队设计的目录和行星检测算法是了解行星数量的重大突破，＂Petigura 说。＂我毫不怀疑它们将加深我们对行星形成和演化的物理过程的理解。＂
　　开普勒最初的任务是在 2013 年会意外结束，当时机械故障导致航天器无法精确指向它多年来一直观察的那片天空。
　　天文学家将望远镜重新用于一项名为 K2 的新任务，其目标是识别遥远恒星附近的系外行星。来自 K2 这些数据正在帮助科学家了解恒星在星系中的位置如何影响能够在它们周围形成的行星类型。不幸的是，最初的开普勒任务用来识别可能的行星的软件无法处理 K2 任务的复杂性，包括确定行星大小及其相对于恒星位置的能力。
　　Zink 及其合作者之前的工作人员 K2 引入了第一个全自动管道，其中包含用于识别处理数据中可能的行星的软件。
　　在这项新研究中，研究人员使用新软件分析了来自 K2 整个数据集——大约 500 TB 这些数据，包含超过 8 亿张恒星图像——以创建一个＂目录＂，该目录很快将被纳入 NASA 的主要是系外行星档案。研究人员使用加州大学洛杉矶分校的 Hoffman2 Cluster 来处理数据。
　　除了研究人员确定的 366 除了新行星外，该目录还列出了先前已确定的 381 颗其他行星。
　　Zink 说，这些发现可能是帮助天文学家了解哪些类型的恒星最有可能有行星围绕它们运行以及这表明成功形成行星所需的构件的重要一步。
　　＂我们需要观察范围广泛的恒星，而不仅仅是像我们的太阳这样的恒星，才能理解这一点，＂他说。
　　具有两颗气态巨行星的行星系统的发现也很重要，因为很难找到气态巨行星——比如我们太阳系中的土星——与它们的主恒星如此接近。研究人员还无法解释为什么会在那里发生，但 Zink 说，这使得这一发现特别有用，因为它可以帮助科学家更准确地了解行星和行星系统如何发展的参数。
　　他说：＂每一个新世界的发现都让我们对在行星形成中发挥作用的物理学有了独特的了解。＂