通过数据驱动的方法评估系外行星的适居性：一项综合文献综述
摘要：探索和研究系外行星仍处于天文学研究的前沿，挑战科学家不断创新和完善方法来处理这些天体所产生的庞大复杂数据。本文献综述旨在阐明此领域内新兴趋势和进展，特别关注系外行星探测、分类和可视化之间的相互作用，以及机器学习和计算模型日益关键的角色。通过对领域内十五篇精心选择的重要论文进行全面分析，我们进入了这个探索领域的旅程。这些论文分别代表了系外行星研究的不同方面，共同展示了对该领域现状的多维度视角。它们提供了有关机器学习技术创新应用的宝贵见解，以克服天文数据分析和解释所带来的挑战。从支持向量机（SVM）到深度学习模型的应用，综述包括了应用于系外行星研究的广泛机器学习方法的范围。综述还试图揭示这些论文数据所编织的故事，详细介绍了该领域的成就和困境。它强调了对多样化数据集（如Kepler和TESS）的日益依赖，以及对系外行星探测和分类模型精度的推动。结论中总结了关键要点和见解，将研究的线索汇集起来，呈现出该领域发展方向的一个有凝聚力的整体图景。因此，本文献综述不仅作为一次学术探索，也成为了一个关于科学发现和创新的叙述，助力我们理解我们的宇宙邻居。
作者：Mithil Sai Jakka
论文ID：2305.11204
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2023-05-23