过往工作

基于深度学习的快速射电暴实时搜索工具

我们提出了一种基于深度学习的快速射电暴搜索流程，名为DRAFTS。现在常用搜索算法一般包含消除射频干扰、使用一系列色散网格对数据进行消色散处理、使用不同宽度的方波滤波器对消色散后的时间序列进行匹配并计算信噪比，最后根据某个阈值挑选出候选信号。这种方法普遍存在着重复计算、计算效率低、误报率高和结果不完备等问题。比如，在Arecibo望远镜对FRB 20121102A观测的一批数据中，不同的人使用不同的算法找到的信号从几十个变化到几百个，有着数量级的差距。因此开发一个搜索新算法非常必要。在DRAFTS中，我们使用CUDA加速将原始时间-频率数据转换为时间-色散数据，然后使用训练好的目标检测模型找出爆发的到达时间和色散值，并据此从原始数据中裁出爆发的数据片段，最后使用一个二分类的模型判断是否为真实的快速射电暴。这一方案在效率和灵敏度上都有显著提升，可以在短时间内处理大量数据，同时减少了误报率，解决了传统算法中存在的诸多问题。

日期: 2024年9月13日深度学习、暂现源、数字信号处理

重复快速射电暴的随机发射本质

通过对FRB 20121102A和FRB 20190520B的深入分析，我们没有找到其显著的短周期，这可能源于快速射电暴随机辐射的本质。我们使用“Pincus Index”和“Lyapunov Exponent”来量化快速射电暴的随机性和混沌性，并将快速射电暴与脉冲星、地震、太阳耀斑等常见物理现象进行比较。我们发现，快速射电暴和地震以及太阳耀斑有着明显的区别，表现出更强的随机性和较小的混沌性。另外，我们发现快速射电暴爆发之间的等待时间和能量没有成团性。以上结果表明快速射电暴可能是来自于高熵的单一来源，或者是来自于不同的发射机制/地点的组合。这些涉及的数学和物理方法本身也具有广泛的应用潜力，可能会在天文学之外的其他领域发挥重要作用。

日期: 2024年4月30日快速射电暴、统计分析、数学物理方法

对FRB20220912A的FAST观测与偏振分布

在2022年9月28日到2022年12月31日，FAST对FRB20201124A进行了观测。我们探测到超过1000次爆发，最高事件率是每小时390次爆发。对这个FRB的偏振分析发现，其RM值接近0且在两个月时间内保持稳定，说明其处于一个相对干净的环境中。同时发现了来自这个FRB的高圆偏振度爆发、圆偏振随着时间和频率快速变号以及圆偏振爆发的比例与RM成反比，说明FRB的圆偏振可能是辐射本征产生的，而环境则造成了圆偏振的吸收。

日期: 2023年9月27日快速射电暴、射电观测、统计分析

对FRB20201124A的FAST观测与能量分布

在2021年9月26日到2021年10月17日，FAST对FRB20201124A进行了观测。我们从观测数据中发现了指数上升的爆发事件率，并在达到最高事件率后突然消失。最高事件率达到了每小时542次爆发，这是有史以来快速射电暴最高的事件率，当天的爆发能量超过了磁星磁能的14%，对FRB的辐射机制做出了重要限制。对其能量分布的进一步分析表明，FRB20201124A的能量分布呈现出双峰分布。我们发现，爆发带宽的选择不影响能量分布，但是爆发定义会影响能量分布。最后，我们发现不同的重复暴的能量分布不同，意味着不同的辐射特征。

日期: 2022年11月30日快速射电暴、射电观测、统计分析

从FAST数据中探测到两个重复快速射电暴的圆偏振

我们系统性地分析了FAST对FRB20121102A、20190520B的观测数据，发现两个重复暴均有不到5%的少量爆发存在圆偏振辐射特征，圆偏振度最高可达64%。如此高的圆偏振度限制了圆偏振来自多路径传播。可能的机制有极端磁场环境中的法拉第转换（Faraday conversion）或者是FRB源的本征特征。目前测算，圆偏振在非重复快速射电暴脉冲中出现的概率高于重复暴。显示无论哪种机制，重复暴产生圆偏振的条件更为苛刻。 这一发现，将有圆偏振重复暴的样本数量从1增加到3。作为为数不多的活跃重复暴，FRB20121102A、20190520B和20201124A圆偏振的探测暗示圆偏振可能是重复快速射电暴的共有特征。

日期: 2022年12月15日快速射电暴、射电观测、偏振