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记者17日从中国科学院云南天文台了解到，该台恒星物理酌量团组和天文本领施行室近期基于机器学习，合营建立了快速蓄意恒星—行星系统潮汐演化的法子。相干于传统的表面模子蓄意，新法子的蓄意速率可耕种四个数目级。相干酌量效用在线发表于外洋期刊《皇家天文体会月报》。

由恒星和行星构成的类双星系统的演化经过，触及恒星和行星本身的演化、恒星和行星的物资失掉、恒星和行星之间的潮汐演化。潮汐演化不仅调动了恒星的自转，也调遣了行星的轨说念参数，比如偏心率和轨说念间距。传统法子通过在恒星演化中添加潮汐演化的蓄意模块，从而赢得其潮汐演化现象，但蓄意效用较低，不利于将潮汐演化整合到恒星和行星构成的类双星系统演化中。

鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和酌量员季凯帆、郭建恒等东说念主，基于机器学习的法子，在一个包括了恒星质料、金属丰采、启动自转周期、行星质料、轨说念半长轴等的参数空间中，蓄意了15000余条潮汐演化的模子。随后，他们对这些演化模子作了收复，得出不同庚纪条目下恒星的有用温度、半径、自转周期和行星的轨说念周期等数据。

依据恒星—行星系统潮汐演化特征，酌量东说念主员进一步将其分为6个类型。他们发现，除了恒星自转和行星轨说念周期险些一致的情况外，机器学习法子赢得的适度，可在很猛进度上复现表面蓄意所得的恒星—行星潮汐演化现象。

此项酌量提供了不错方便地将潮汐演化整合到恒星—行星系统演化中的面目黄片快播，有助于聚积此类系统的基本物理机制，也为分析该系统在不同迁徙现象下的演化特征奠定了基础。（赵汉斌）