耶鲁大学的研究人员发现了一种数据驱动的方法来探测遥远的行星，并改进对类似地球的世界的搜索。

12月20日发表在《纽约时报》上的一项研究概述了这种新方法天文杂志,依赖数学方法他们有自己的基础物理研究．耶鲁大学的科学家们并没有试图过滤掉系外行星围绕的恒星发出的信号“噪音”，而是将所有的信号信息放在一起研究，以了解其结构的复杂性。

“它只需要数据本身，这是一个游戏规则的改变者，”资深作者约翰·维特劳弗(John Wettlaufer)说耶鲁大学地球物理学、数学和物理学贝特曼教授。“此外，它允许我们将我们的发现与其他传统方法进行比较，并改进他们使用的任何建模假设。”

近年来，对系外行星(太阳系外发现的行星)的搜寻急剧增加。在某种程度上，这一努力的动机是希望发现类似地球的地方也可能支持生命。

科学家们在这一过程中使用了许多技术，包括脉冲星计时、直接成像和测量恒星和星系靠近或远离地球的速度。然而，每一种技术，无论是单独使用还是结合使用，都带来了挑战。

首先，这些挑战与消除无关的数据噪声有关——这些数据噪声与现有的行星预期行为模型不符。在这种对噪声的传统解释中，搜索可能会被掩盖或模仿系外行星的数据所阻碍。

Wettlaufer和他的同事们决定寻找系外行星，就像他们整理卫星数据发现北极海冰的复杂变化一样。该方法的正式名称是“多重分形时间加权去趋势波动分析”(MF-TWDFA)。它在所有时间尺度上筛选数据，并提取与之相关的底层流程。

“一个关键的观点是，时间较近的事件比时间较远的事件更有可能相似，”Wettlaufer说。“就系外行星而言，我们要处理的是恒星光谱强度的波动。”

在科学和数学中使用多重分形是由耶鲁大学的Benoit B. Mandelbrot和Katepalli Sreenivasan首创的。为了获得寻找系外行星的专业知识，研究人员咨询了耶鲁大学天体物理学家黛布拉·费舍尔(Debra Fischer)，她是该领域许多方法的先驱。

研究人员通过对一颗已知行星的观测和模拟数据进行测试，确认了他们方法的准确性。这颗行星围绕着一颗位于狐座的恒星运行，距离地球约63光年。

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