Стійкий метод визначення напруженості магнітного поля у фотосфері Сонця

• Datum: 2018
• Hauptverfasser: Присяжний, А.І., Стоділка, М.І., Щукіна, Н.Г.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Головна астрономічна обсерваторія НАН України 2018
• Schlagworte: Физика Солнца
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/149743
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Стійкий метод визначення напруженості магнітного поля у фотосфері Сонця / А.І. Присяжний, М.І. Стоділка, Н.Г. Щукіна // Кинематика и физика небесных тел. — 2018. — Т. 34, № 6. — С. 3-21. — Бібліогр.: 115 назв. — укр.

Запропоновано модифікацію класичного методу визначення напруженості магнітного поля за відстанню між положеннями піків синього і червоного крил V-профілю Стокса магніточутливої спектральної лінії. Для зменшення впливу шумів та більш коректного визначення відстані між положеннями піків спостережуваний профіль Стокса V було апроксимовано модифікованою вейвлет-функцією. Оптимальні значення коефіцієнтів апроксимаційної функції було визначено шляхом багатовимірної оптимізації. Предложена модификация классического метода определения напряженности магнитного поля по расстоянию между положениями пиков синего и красного крыльев V-профиля Стокса магниточувствительной спектральной линии. Для уменьшения влияния шумов и более корректного определения расстояния между положениями пиков наблюдаемый профиль Стокса V был аппроксимирован модифицированной вейвлет-функцией. Оптимальные значения коэффициентов аппроксимационной функции были определены путем многомерной оптимизации. We modify the classical method for determining the magnetic field strength from the distance between the peaks of blue and red wings of the Stokes V profile of magnetically sensitive spectral line. To reduce the influence of noise and to measure more accurately the distance between these peaks the observed Stokes V profile was approximated by a modified wavelet-function. The parameters of the best fitted approximation function were determined by multidimensional optimization.