robust-registration

稳健的天文目录星历测定和交叉匹配

此代码对具有潜在大天文误差的目录进行稳健（贝叶斯）交叉匹配。算法在 Tian et al. (2019) 中描述。

xregistration 模块包括实现具有天文误差的目录交叉匹配的代码。该算法使用贝叶斯方法处理两个目录中均不存在的对象。此版本的算法实现了“环”算法，将所有对子集合到初始搜索半径 R 内的重叠环中。这种方法允许它找到比目录中的位置不确定性大得多的位移。这对于来自哈勃太空望远镜和其他小视场望远镜的目录特别合适，这些望远镜可能具有潜在的大天文误差。xregistration/estimation.py 模块中的代码还使用简单的退火计划来提高迭代过程中的收敛性。

Jupyter 笔记本演示了使用稳健注册算法对具有旋转和平移的目录进行交叉匹配。笔记本的第一部分测试了模拟的 HST/ACS/WFC 目录。第二部分演示了将来自 HLA 目录的大位移（HST 图像）与同一区域的 Gaia DR2 目录进行交叉注册。我们还比较了稳健估计结果与最小二乘法（Budavári & Lubow 2012）的结果。

安装

使用 pip 安装此代码

pip install xregistration

参考文献

天，F.，Budavári，T.，Basu，A.，Lubow，S.H.，& White，R.L.（2019）基于哈勃太空望远镜的稳健天文目录注册及其应用。《天文学报》158，191。doi:10.3847/1538-3881/ab3f38.

Budavári，T.，& Lubow，S.H.（2012）天文目录匹配与天文测量校正及其在哈勃遗产档案馆中的应用。《天体物理学杂志》761，188。doi:10.1088/0004-637X/761/2/188