西蒙斯基金会

天体物理数据和测量

NGG 1277的环境。学分：SDSS Collaboration

天文数据小组为天体物理学界开发和维护高级工具，特别是用于建立概率模型和进行精确测量的工具。它通过执行回答重要科学问题的内部数据分析项目来构建这些工具。

目前，该团队正专注于太阳系外行星的发现和表征，恒星化学丰度的精确测量，以及银河系和大规模宇宙学结构的精确测绘。随着新数据的可用和挑战的发展，工作范围也将随之变化。通过共享其所有结果，并通过开发和维护开源软件，天文数据小组直接支持科学再现性和开放科学。该组织围绕人员、指导、教育和职业发展组织活动。

集团成员参与了几个大型数据密集型项目的规划和运营，包括地形狩猎实验和斯隆数字巡天.

项目

地形狩猎实验阅读更多信息

SDSS-V系列阅读更多信息

盖亚阅读更多信息

新闻和公告

市民科学家帮助发现双星系统中破纪录的外行星作者：Mara Johnson-Groh

有史以来最大的宇宙活动超大黑洞地图发布作者：托马斯·萨姆纳

用统计学推进天文学作者：Mara Johnson-Groh

软件

STARRY公司

starry能够为天文学中的各种应用计算快速而精确的光曲线：系外行星的凌日和二次食、食双星的光曲线、系外行星的旋转相位曲线、行星-行星和行星-月球掩星的光曲线等等。

乔治

George是一个用于高斯过程回归的快速灵活的Python库。它利用分层非对角线低阶形式主义，进行受控近似，以实现快速执行。

天青石

celerite是一个一维快速可伸缩高斯过程（GP）回归库，使用C++、Python和Julia实现。

天文测量.net

如果你用天文坐标对天空进行天文成像，你不知道，或者不相信Astrometry.net适合你。输入一张图像，我们将返回天体测量校准元数据，以及视野内已知物体的列表。

DAFT公司

Daft是一个Python包，它使用matplotlib呈现像素级完美的概率图形模型，以便在期刊或互联网上发布。

主持人

emcee是Goodman&Weare的仿射不变马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）集合采样器的一个可扩展的纯Python实现。它是为贝叶斯参数估计而设计的。

领导力

David W.Hogg博士。

天体物理数据和测量高级研究科学家

David W.Hogg是纽约大学宇宙学和粒子物理中心的天体物理学家，也是CCA天文数据小组的组长。他的研究范围从基础宇宙学测量到恒星动力学，再到外行星搜索和表征。

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Daniel Foreman-Mackey博士。

天体物理数据和测量研究科学家

Daniel Foreman-Mackey于2017年加入该基金会，并于2021年在计算天体物理中心晋升为研究科学家。他的研究重点是开发新的数据分析方法，并将其应用于天文测量数据集。最近，他一直在使用数据驱动的组合…

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组成员

Ruth Angus博士。

天体物理数据和测量副研究科学家

鲁斯·安格斯于2018年10月加入了熨斗研究所的计算天体物理中心。

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董嘉银博士。

Flatiron天体物理数据和测量研究员

董家印是计算天体物理中心的扁钢研究员。她使用计算和观测方法来研究行星系统是如何形成和演化的。

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Nora Eisner博士。

熨斗研究员，天体物理数据和调查

诺拉·艾斯纳于2022年8月加入了熨斗研究所计算天体物理中心，担任熨斗研究员。

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莱昂内尔·加西亚博士。

Flatiron天体物理数据和测量研究员

莱昂内尔·加西亚于2023年9月加入计算天体物理中心，担任扁钢研究员。

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