総合研究大学院大学天文科学専攻

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観測天文学概論Ⅰ / Introduction to Observational Astronomy Ⅰ

担当者:関口 和寬(光赤外線天文学系、光赤外研究部)
Lecturer: K. Sekiguchi

講義の位置づけ / Method

講義
Lectures

聴講指定等/ Kinds of Registration

〔選択〕、〔1、2、3、4年向け〕、単位互換〔総研大研究科共通、東京大学〕
an elective subject, Student exchange agreement applicable

科目の概要 / Description

可視光・赤外線を用いた恒星、銀河、銀河団などの観測や電波望遠鏡、電波干渉計を用いた星間物質、星形成領域、活動銀河などの観測から得られる最新の宇宙像を観測天文学の立場から概説する。
We will give a contemporary view of the Universe, obtained from optical, infrared, and radio observations on stars, interstellar matter, galaxy and cluster of galaxies.

教育目標・目的 / Leaning Goals

この授業の目標は:今日の観測天文学が実際にどのように行われているか、天文学的発見の後ろにある科学的論理とそれらを裏で支える技術との関わりを理解すること。さらに、今日の天文学は、新しいデータ集約型の科学パラダイムに直面しており、膨大な観測データから知見を得る必要があること。我々が宇宙に関して知っていると主張する事柄をどのようにして知ることができるのか、科学とテクノロジーの相互作用の重要性を理解することである。
The aim in this course is to give students a flavor of how observational astronomy really works today - both the scientific logic behind astronomical discoveries, and the technology that lies behind them. Also, emphasized is need for knowledge discovery from large data sets in today’s astronomy. The students will face this new data-intensive science paradigm. We intend that students will understand how we actually know the things we claim to know about the Universe. We also want to get across the importance of the interplay between science and technology

履修上の注意 / Notes

特になし
Nothing

授業計画 / Schedule

前期/木曜日/2時限目(13:15~14:45)
1st Semester/Thursday/2nd Period(13:15~14:45)
開講日: 4/6 / Schedule: Apr 6

第 1回
天文学とテクノロジー
Astronomy and Technology
第 2回
望遠鏡
Telescopes
第 3回
検出器
Detectors
第 4回
コンピュータ
Computers
第 5回
分光器
Spectrograph
第 6回
人工衛星
Spacecrafts
第 7回
掃天観測
Surveys
第 8回
時間領域(手法の)天文学
Time Domain Astronomy
第 9回
多波長(を使った)天文学
Multi-Wavelength Astronomy
第10回
多媒体(を使った)天文学
Multi-Messenger Astronomy
第11回
データベース
Data Base (Big Data)
第12回
仮想天文台
Virtual Observatory (VO)
第13回
データ主導による発見
Data Driven Discovery (Data Science)
第14回
コンピュータの助けによる発見
Computer Aided Discovery
第15回
多次元データ空間の可視化
Visualization of Multidimensional Data Space

教科書、参考書等 / Reference Books etc.

There is no particular textbook. References will be given in the classes. Some of the references include:
・Modern Statistical Methods for Astronomy: With R Applications, Eric D. Feigelson, G. Jogesh Babu, 2012, Cambridge Univ. Press
・Advances in Machine Learning and Data Mining for Astronomy (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series), Edts., Michael J. Way, Jeffrey D. Scargle, Kamal M. Ali, Ashok N. Srivastava, 2016, CRC Press
・The Cosmos, Jay M. Pasachoff, Alex Filippenko, 2013, Cambridge Univ. Press
・ Handbook of CCD Astronomy (Cambridge Observing Handbooks for Research Astronomers), Steve B. Howell, 2006, Cambridge Univ. Press
・ Eyes on the Skies: 400 Years of Telescopic Discovery, Govert Schilling, Lars Lindberg Christensen, 2011, Wiley

成績評価 / Evaluation and Grading Policy

授業の間に12回の小問題クイズを行い、その得点の高いものから10回分を合計してクイズ得点とする。さらに中間試験と期末試験を行う。
上記のクイズおよび試験結果より、以下の2つのオプションによる合計点の高い方を最終評価点とする。
オプション 1. 評価比重; クイズ 50%, 中間試験 20%, 期末試験 30%
オプション 2. 評価比重; クイズ 30%, 中間試験 30%, 期末試験 40%
成績:
A - 優 (90 - 100%)
B - 優 (80 - 89%)
C - 良 (70 - 79%)
D - 可 (60 - 69%)
F - 不可 (< 59%)
There will be 12 quizzes during the classes and 10 best scores will be counted as the quiz score. Then, one midterm exam and the final exam will be given.
There are two grading options: a higher total score will be taken.
Option 1. Grade weight; Quiz Score 50%, Midterm Exam 20%, and Final Exam 30%.
Option 2. Grade weight; Quiz Score 30%, Midterm Exam 30%, and Final Exam 40%.
Grade Policy:
A - Represents outstanding distinction and excellence. (90 - 100%)
B - Signifies levels of great accomplishment and goodness. (80 - 89%)
C - Signifies average, common, and adequate understanding. (70 - 79%)
D - Represents results less than standard and/or mediocre. (60 - 69%)
F - Represents a clear failure. (< 59%)


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