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🔥 内容介绍
太阳风作为从太阳上层大气射出的超声速等离子体带电粒子流，对太阳系内的空间环境、行星磁层以及地球的空间天气等都有着深远的影响。深入研究太阳风的起源、加速和传播机制一直是天体物理学领域的重要课题。Parker 太阳风解模型于 20 世纪 50 年代由 Eugene Parker 提出，它为理解太阳风现象提供了一个开创性的理论框架。对该模型中物理单位换算的清晰理解，以及对其预测的密度剖面的研究，还有与经验日冕模型的比较，不仅有助于我们准确把握太阳风的物理特性，还能推动太阳风理论与观测研究的进一步发展。
Parker 太阳风解模型基础
模型背景与假设在 20 世纪中叶，对于太阳风的本质和特性认知尚浅。Parker 基于当时对太阳大气的初步了解，提出了太阳风是一种连续的、从太阳向外的超声速等离子体流的观点。该模型基于以下几个关键假设：太阳风是球对称的定常流动，即流动特性不随时间和方位角变化；等离子体被视为完全电离的理想流体，忽略了一些微观过程和非理想效应；同时，假设太阳风在远离太阳的过程中，主要受到太阳引力和气体压力梯度的作用。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
ine ranges
u = linspace(0.1, 5, 1000);
xi = linspace(0.1, 90, 1000);
[U, Xi] = meshgrid( u, xi );
% Parker equation
C = U.^2 - log(U.^2) - 4*log(Xi) - 4./Xi;
C_values = -6:1:4;
% Plot the contours
figure;
contour_handle = contour(Xi, U, C, C_values, 'ShowText','On', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(1, 1, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'r'); % Critical Point
text(0.2, 1.3, 'I','FontSize',16, 'FontWeight', 'bold');
text(3, 1.3, 'II','FontSize',16, 'FontWeight', 'bold');
text(1, 1.9, 'III','FontSize',16, 'FontWeight', 'bold');
text(1, 1.3, 'IV','FontSize',16, 'FontWeight', 'bold');
text(1, 0.6, 'V','FontSize',16, 'FontWeight', 'bold');
🔗 参考文献
Parker, E. N. (1958). Dynamics of the interplanetary gas and magnetic fields. Astrophysical Journal, 128, 664.
Newkirk, G. Jr. (1961). The Solar Corona in Active Regions and the Thermal Origin of the Slowly Varying Component of Solar Radio Radiation. Astrophysical Journal, 133, 983.
Saito, K., Poland, A. I., & Munro, R. H. (1977). A Study of the Background Corona Near Solar Minimum. Solar Physics, 55, 121–134.
Leblanc, Y., Dulk, G. A., & Bougeret, J.-L. (1998). Tracing the Electron Density from the Corona to 1 AU. Solar Physics, 183, 165–180.
Vršnak, B. et al. (2004). Band-splitting of coronal and interplanetary type II bursts. III. Physical conditions in the upper corona and interplanetary space. A&A, 413, 753–763.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
