Конкурс на соискание диплома имени Ю.П. Мальцева

Posted by & filed under Гранты и Конкурсы.

Объявлен очередной конкурс на соискание диплома имени Ю.П. Мальцева, учрежденного Полярным геофизическим институтом и секцией магнитосферы совета РАН «Солнце – Земля».

На конкурс принимаются работы МОЛОДЫХ ученых в области физики магнитосферы и смежных областях, опубликованные в 2014 и 2015 гг.

Правила проведения конкурса и форма заявки приведены в Положении о конкурсе: ПОЛОЖЕНИЕ
Заявки на участие в конкурсе до 31 декабря 2015 г. нужно выслать по электронной почте А.А. Петруковичу (apetruko@iki.rssi.ru) и А.Г. Яхнину (ayahnin@gmail.com)

Для оценки представленных работ будут приглашены эксперты из ведущих институтов, проводящих исследования по тематике конкурса.

Итоги конкурса будут подведены в январе  2015 г.

Награждение победителей состоится во время проведения 39-го ежегодного семинара «Физика авроральных явлений», который состоится в г. Апатиты 29 февраля-4 марта 2015 г.

Просим ознакомить Ваших сотрудников с этим сообщением.

Комиссия по проведению конкурса.

Announcement_Maltsev Award

XXV Всероссийская научная конференция с международным участием «РАСПРОСТРАНЕНИЕ РАДИОВОЛН»

Posted by & filed under Мероприятия.

XXV Всероссийская научная конференция с международным участием

«РАСПРОСТРАНЕНИЕ РАДИОВОЛН»,
посвященная 80-летию отечественных ионосферных исследований

4–9 июля 2016 г., Томск

Важные даты

  1. Заявки на участие в Конференции и тексты докладов: 15 декабря 2015 г.–16 февраля 2016 г.
  2. Извещение авторов о включении докладов в программу: до 20 марта 2016 г.
  3. Предварительная оплата регистрационных взносов: до 5 апреля 2016 г.
  4. Рассылка приглашений и рабочей программы: до 5 мая 2016 г.

 

Read more »

НауЧиЛит #4

Posted by & filed under НауЧиЛит, Образование.

Александр Щербаков представит статью:

D. L. Hysell et al. Lower thermospheric wind estimates from dual-beam incoherent
scatter radar measurements

Место: Институт солнечно-земной физики, Л413
Время: 2015.12.10 в 10:00
Abstract
A method for estimating the vector neutral wind profiles in the mesosphere and lower thermosphere (MLT) region of the upper atmosphere from Arecibo dual-beam incoherent scatter radar data is presented. The method yields continuous estimates of both the altitude-averaged F-region plasma drifts and the  altitude-resolved neutral wind profiles in the MLT using data taken while the Arecibo feed system swings in azimuth. The problem is mixed determined, and its solution is not inherently unique. Secondorder Tihkonov regularization is used to find solutions consistent with the available data while being minimally structured, additional structure being unsupported by the data. The solution is found using the method of conjugate gradient least squares and sparse matrix mathematics. Example data acquired during an interval of midlatitude spread F are used to illustrate the method

Безымянный

11 декабря 2015 г. Конференция «Наука и бизнес»

Posted by & filed under Мероприятия.

11 декабря (в пятницу) Открытый университет Сколково поводит конференцию SBNet — «Наука и бизнес».
Регистрация участников обязательна!
http://sk.ru/opus/p/sbnet-conference.aspx
Первые 90 зарегистрировавшихся участников получат презенты!

НауЧиЛит #3

Posted by & filed under НауЧиЛит, Образование.

Артем Сетов представит статью:

T. Renkwitz et al. Validation of the radiation pattern of the VHF MST radar MAARSY by scattering off a sounding rocket’s payload

Место: Институт солнечно-земной физики, Л413

Время: 2015.12.03 в 10:00

 

Abstract

The Middle Atmosphere Alomar Radar System (MAARSY) is a monostatic radar with an active phased array antenna designed for studies of phenomena in the mesosphere and lower thermosphere. Its design, in particular the flexible beam forming and steering capability, makes it a powerful instrument to perform observations with high angular and temporal resolution. For the configuration and analysis of experiments carried out with the radar it is essential to have knowledge of the actual radiation pattern. Therefore, during the time since the radar was put into operation various active and passive experiments have been performed to gain knowledge of the radiation pattern. With these experiments the beam pointing accuracy, the beam width and phase distribution of the antenna array were investigated. Here, the use of a sounding rocket and its payload as a radar target is described which was launched in the proximity of the radar. The analysis of these observations allows the detailed investigation of the two-way radiation pattern for different antenna array sizes and beam pointing positions

Python. Лекция 5 // 22.12.2015 в 15:30 МКЗ

Posted by & filed under Python.

Визуализация научных данных на Python. (Александр Киселев)

 

Для оптимальной работы рекомендуем скачать и установить Anaconda (сборка, которая включает Python и все нужные для лекции библиотеки — numpy, scipy, matplotlib):
https://www.continuum.io/downloads

Дополнительные библиотеки можно установить так (в командной строке):

conda install astropy

 

Лекция matplotlib

Лекция astropy

Лекция scipy

 

Задачи

Решения задач (Киселев Александр)

 

Свои решения задач присылайте artem_vesnin@iszf.irk.ru

 

Задача 1

Дан набор данных:
xdata = np.array([­2,­1.64,­1.33,­0.7,0,0.45,1.2,1.64,2.32,2.9])
ydata = np.array([0.699369,0.700462,0.695354,1.03905,1.97389,2.41143,1.91091,0.919576,­0.730975,­1.42001])
И функция:

def func(x, p1,p2):
return p1*np.cos(p2*x) + p2*np.sin(p1*x)
Необходимо подобрать коэффициенты p1 и p

Задача 2
На сайте имеются глобальные карты ионосферных параметров, например электронной концентрации, полного электронного содержания, ветров и пр. Данные получены с использованием модели GSM TIP(Global numerical
self­consistent and time­dependent model of the thermosphere, ionosphere and protonosphere.). Необходимо написать скрипт, который на вход принимает данные с данного сайта и строит карту в виде контура.

Пример вывода:

Lecture4_Problem2_output

Задача 3

В обсерватории NSO(National Solar Observatory) имеется инструмент SOLIS (Synoptic Optical Long­term Investigations of the Sun), который проводит ежедневные наблюдения Солнца. На инструменте установлено несколько телескопов: 50 сантиметровый векторный спектромагнитограф, 14 сантиметровый полнодисковый телескоп и 8 миллиметровый телескоп для наблюдения за Солнцем как звездой. Необходимо написать скрипт, который скачивает последние доступные данные для 50 сантиметрового спектромагнитографа и выводит полнодисковую магнитограмму, область с максимальным значением поля (размером 200 на 200 пикселей), и срезы(  вертикальный и горизонтальный) через центр этой области. Ссылка на последние данные: http://solis.nso.edu/pubkeep/vsm_current_m630l_hr.fits.gz (http://solis.nso.edu/pubkeep/vsm_current_m630l_hr.fits.gz) Для скачивания данных можно использовать метод urlretrieve из модуля urllib.request.Данные скачиваются в формате fits запакованными в архив gz. Для открытия можно использовать команду open из модуля astropy.fits. (Распаковывать данные из архива не обязательно). Полнодисковая магнитограмма находится по индексу 0 в fits файле. Примерно то, как должно получиться:

Lecture4_Problem3_output1

Задача 4

Дано изображение. Необходимо убрать шум. Подсказка: на исходное (чистое изображение был наложен шум) нужно использовать преобразование Фурье что бы выявить шумовые гармоники

Python. Лекция 4 // 15.12.2015 в 15:30 МКЗ

Posted by & filed under Python, Образование.

Решение научных вычислительных задач на Python. Обзор библиотек. (Александр Киселев)

 

Для оптимальной работы рекомендуем скачать и установить Anaconda (сборка, которая включает Python и все нужные для лекции библиотеки — numpy, scipy, matplotlib):
https://www.continuum.io/downloads

Дополнительные библиотеки можно установить так (в командной строке):

conda install astropy

 

Лекция numpy

Лекция matplotlib

Задачи

 

New Решения задач (Киселев Александр)

 

Свои решения задач присылайте artem_vesnin@iszf.irk.ru

 

Задача 1

Дан набор данных:
xdata = np.array([­2,­1.64,­1.33,­0.7,0,0.45,1.2,1.64,2.32,2.9])
ydata = np.array([0.699369,0.700462,0.695354,1.03905,1.97389,2.41143,1.91091,0.919576,­0.730975,­1.42001])
И функция:

def func(x, p1,p2):
return p1*np.cos(p2*x) + p2*np.sin(p1*x)
Необходимо подобрать коэффициенты p1 и p

 

Задача 2
На сайте имеются глобальные карты ионосферных параметров, например электронной концентрации, полного электронного содержания, ветров и пр. Данные получены с использованием модели GSM TIP(Global numerical
self­consistent and time­dependent model of the thermosphere, ionosphere and protonosphere.). Необходимо написать скрипт, который на вход принимает данные с данного сайта и строит карту в виде контура.

Пример вывода:

Lecture4_Problem2_output

 

Задача 3

В обсерватории NSO(National Solar Observatory) имеется инструмент SOLIS (Synoptic Optical Long­term Investigations of the Sun), который проводит ежедневные наблюдения Солнца. На инструменте установлено несколько телескопов: 50 сантиметровый векторный спектромагнитограф, 14 сантиметровый полнодисковый телескоп и 8 миллиметровый телескоп для наблюдения за Солнцем как звездой. Необходимо написать скрипт, который скачивает последние доступные данные для 50 сантиметрового спектромагнитографа и выводит полнодисковую магнитограмму, область с максимальным значением поля (размером 200 на 200 пикселей), и срезы(  вертикальный и горизонтальный) через центр этой области. Ссылка на последние данные: http://solis.nso.edu/pubkeep/vsm_current_m630l_hr.fits.gz (http://solis.nso.edu/pubkeep/vsm_current_m630l_hr.fits.gz) Для скачивания данных можно использовать метод urlretrieve из модуля urllib.request.Данные скачиваются в формате fits запакованными в архив gz. Для открытия можно использовать команду open из модуля astropy.fits. (Распаковывать данные из архива не обязательно). Полнодисковая магнитограмма находится по индексу 0 в fits файле. Примерно то, как должно получиться:

Lecture4_Problem3_output1

 

Задача 4

Дано изображение. Необходимо убрать шум. Подсказка: на исходное (чистое изображение был наложен шум) нужно использовать преобразование Фурье что бы выявить шумовые гармоники

 

Python. Лекция 2 // 01.12.2015 в 15:30

Posted by & filed under Python, Образование.

Введение в язык Python: синтаксис и основы программирования. Продолжение.

 

Лекция

 

Свои решения задач присылайте artem_vesnin@iszf.irk.ru

 

Задача 1

Напишите выражение, которое изменит первый элемент в кортеже.
Кортеж со значением (4, 5, 6) должен стать кортежем со значением (1, 5, 6).

 

Задача 2

Дан список чисел. Вывести разницу между максимальным и минимальным числом в этом списке

 

Задача 3

Вы должны написать программу, которая принимает положительное целое число и возвращает:

«Fizz Buzz», если число делится на 3 и 5;

«Fizz», если число делится на 3;

«Buzz», если число делится на 5;

Число, как строку для остальных случаев.

 

Задача 4

Напистать функцию, которая возвращает n-первых числе Фибоначи.

 

Задача 5

Дан массив с положительными числами и число N. Вы должны найти N-ую степень элемента в массиве с индексом N. Если N за границами массива, тогда вернуть -1. Не забывайте, что первый элемент имеет индекс 0. Давайте посмотрим на несколько примеров:

массив = [1, 2, 3, 4] и N = 2, тогда результат 32 == 9;

массив = [1, 2, 3] и N = 3, но N за границами массива, так что результат -1

 

Задача 6

Дан массив целых чисел. Нужно найти сумму элементов с четными индексами (0-й, 2-й, 4-й итд), затем перемножить эту сумму и последний элемент исходного массива. Не забудьте, что первый элемент массива имеет индекс 0. Для пустого массива результат всегда 0.

 

Задача 7

Считать из файла «input.txt» число n. Вывести в файл «output.txt» n первых

простых чисел.
Входные данные
5
Выходные данные
2, 3, 5, 7, 11