第一章 (第34/48页)
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夏栀站在汇报台上。
聚光灯下,她身着简洁的深蓝色西装套裙,胸口一枚小小的星海高中天文社徽章在光线下熠熠生辉。
她的身影相比年初的微胖已有变化,更显干练,但眉宇间那份专注和执着却更加锐利。
巨大的弧形屏幕上,正清晰地展现着她的项目核心——基于动态贝叶斯网络的深空掩星小行星追踪预测算法。
这不是华丽的图像,而是由无数复杂数学模型、数据流和动态概率分布构成的一幅理性星图。
……传统观测依赖单一掩星事件预测误差较大,尤其在暗弱或轨道数据不足的小行星体上,夏栀的声音透过麦克风,清晰、稳定、不疾不徐,没有丝毫炫耀或刻意拔高,我的算法引入动态贝叶斯网络框架,通过整合多波段历史掩星数据、恒星精确位置库、以及实时星表定位反馈误差,构建动态学习模型……
屏幕上,复杂的数据链如同一道道明亮的星轨,随着她的讲解,在模拟的宇宙背景下精准锁定一颗标记为红点、轨道数据缺失率高达35%的潜在威胁小行星（NEO）。
当模拟画面推进,在算法预测的时间和区域,那颗虚拟的小行星如约而至,完美穿过目标恒星的光点。
……系统持续学习和迭代,大幅提高了对这类‘隐匿刺客’的预警精度和效率,可为实际观测任务节省宝贵的望远镜资源和时间窗口。
夏栀点击停止演示键,屏幕上定格在那颗被捕捉到的小行星和周围精密的数据网络模型上,这套方案已通过小规模实测,误差率优于现行同类型方案43%。
