首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Skyfield生成模拟轨道?

Skyfield是一个Python库,用于生成天体轨道的模拟。它提供了一个简单而强大的接口,可以计算和预测行星、卫星、彗星等天体的位置和运动。

要使用Skyfield生成模拟轨道,首先需要安装Skyfield库。可以通过pip命令来安装:

代码语言:txt
复制
pip install skyfield

安装完成后,可以按照以下步骤来生成模拟轨道:

  1. 导入必要的模块:
代码语言:txt
复制
from skyfield.api import load, Topos
from skyfield.data import mpc
from skyfield.framelib import ecliptic_frame
  1. 加载天体数据:
代码语言:txt
复制
# 加载星历数据
data = load('de421.bsp')

# 加载天体对象
earth = data['earth']
sun = data['sun']
moon = data['moon']
  1. 创建观测地点:
代码语言:txt
复制
# 创建观测地点对象
location = earth + Topos(latitude_degrees=37.7749, longitude_degrees=-122.4194)
  1. 计算轨道位置:
代码语言:txt
复制
# 计算轨道位置
ts = load.timescale()
t = ts.utc(2022, 1, range(1, 31))  # 设置时间范围

# 计算天体在观测地点的位置
astrometric = location.at(t).observe(sun)

# 获取天体的赤道坐标
ra, dec, distance = astrometric.radec()

# 获取天体的黄道坐标
lon, lat, distance = astrometric.frame_latlon(ecliptic_frame)

# 获取天体的视角直径
angular_diameter = sun.angular_diameter().degrees
  1. 输出结果:
代码语言:txt
复制
# 打印轨道位置信息
for i in range(len(t)):
    print(f"时间:{t[i].utc_jpl()},赤道坐标:{ra[i].hours}h {dec[i].degrees}°,黄道坐标:{lon[i].degrees}° {lat[i].degrees}°,视角直径:{angular_diameter[i]}°")

以上代码演示了如何使用Skyfield生成模拟轨道。你可以根据需要修改时间范围、观测地点和天体对象,以生成不同的轨道模拟。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云计算服务(https://cloud.tencent.com/product/cvm)提供了弹性计算、云服务器、容器服务等基础设施服务,可用于支持云计算和模拟轨道等应用场景。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CONQUEST 第一性原理计算框架

随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升,基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟需要对一个包含成千上万的原子、电子而言,所需的计算框架是非常复杂的,计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上,而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构可能需要几周,甚至几个月。无论是软件授权成本,还是时间成本,都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言,当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架,比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST,以及 ABINT,SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。

04

Nat. Mach. Intell. | Reusability report: 利用条件循环神经网络设计有机光电分子

今天给大家介绍美国麻省理工学院材料科学与工程系的Somesh Mohapatra, Tzuhsiung Yang & Rafael Gómez-Bombarelli在Nature Machine Intelligence上发表的一篇论文"Reusability report: Designing organic photoelectronic molecules with descriptor conditional recurrent neural networks"。该研究主要基于Esben Jannik Bjerrum及其同事在2020年5月18日发表在Nature Machine Intelligence上的一篇论文” Direct steering of de novo molecular generation with descriptor conditional recurrent neural networks”,Bjerrum及其同事提出了一个基于条件递归神经网络(cRNNs)的生成框架,用于药物设计的背景下生成特定性质的分子。Rafael Gómez-Bombarelli及其同事将该方法复制到一个不相关的化学空间上,通过设计训练数据之外属性的有机光电子分子(OPMs),生成具有接近目标值的连续属性的有机光电分子。

05

Adv. Mater. | 量子化学与机器学习在能量与性质预测上的演变

今天为大家介绍的是来自多伦多大学的Alán Aspuru-Guzik团队的一篇论文。计算化学是理解分子和预测化学性质的重要工具。然而,由于求解薛定谔方程的困难以及随着分子系统规模增加而带来的计算成本的增加,传统的计算方法面临着重大挑战。为此,利用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术进行计算实验引起了极大的兴趣。将AI和ML引入计算化学可以提高化学空间探索的可扩展性和速度。然而,在ML模型的可重复性和可转移性方面挑战依然存在。这篇综述强调了ML在学习、补充或替代传统计算化学以进行能量和性质预测方面的演变。从完全基于数值数据训练的模型开始,向着包含或学习量子力学物理规律的理想模型迈进。本文还回顾了现有的计算方法和ML模型及其相互结合,概述了未来研究的路线图,并确定了改进和创新的领域。最终目标是开发能够预测薛定谔方程准确且可转移解的AI架构,从而彻底变革化学和材料科学中的计算实验。

01

美媒2018年三大技术预测:人工智能、区块链、及无人机

近日,美国“防务一号”网站刊文发布了2018年的三大技术预测,涉及区块链、人工智能及无人机技术。 一、区块链将增强政府的网络安全 区块链在2009年诞生是为了确保比特币的安全,现在美国政府正在开展关于区块链技术的实验,评估是否可以用来保护多种不同行业应用的交易、文件及信息安全。特朗普政府12月初签署2018年《国防授权法案》,要求国防部对区块链技术进行全面研究,确定该技术能否在政府中使用。 该技术最初的设计类似一种数字登记,但每条记录的前一位持有者有权批准或者至少有权知道接下来的所有交易或变更情况。区块

05
领券