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星系形成建模-Illustris
專用API
【更新時間: 2024.07.17】
Illustris API 當然是面向空間的，但它可能是整個組中概念最高的 API。該 API 是作為訪問核心服務的另一種方式提供的，允許高數據量處理、搜索、提取、分析和可視化。
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AI物種起源回答API服務利用深度學習解析進化生物學數據，提供關于各種物種起源和演化過程的詳細解答，支持科學教育和研究。
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- API詳情
- 使用指南
- 常見 FAQ
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產品介紹
什么是Illustris的星系形成建模?
“Illustris星系形成建模API” 是一個用于模擬和研究宇宙中星系形成和演化的工具。該API依托于Illustris項目，利用高分辨率和物理模型，進行大規(guī)模宇宙學模擬。通過該API，研究人員可以訪問模擬數據，進行復雜的分析和可視化，探討星系的形成機制及其在宇宙中的分布和演化過程。
什么是Illustris的星系形成建模接口？
由服務使用方的應用程序發(fā)起，以Restful風格為主、通過公網HTTP協(xié)議調用Illustris的星系形成建模，從而實現程序的自動化交互，提高服務效率。
Illustris的星系形成建模有哪些核心功能？
- 朔望模擬：邁向星系形成的預測理論。
- 移動網格上的星系形成：以前所未有的物理保真度模擬宇宙體積。
- 填充哈勃序列：恢復星系形態(tài)的多樣性。
- 宇宙學背景：將星系尺度與宇宙大尺度結構聯(lián)系起來。
Illustris的星系形成建模的核心優(yōu)勢是什么？
- 高分辨率：提供前所未有的高分辨率模擬數據，使研究更加精確。
- 綜合物理模型：結合多種物理模型，提供對星系形成和演化的全面理解。
- 大規(guī)模數據：模擬了大量的星系和宇宙結構，提供豐富的數據資源供研究使用。
在哪些場景會用到Illustris的星系形成建模？
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學術研究 研究人員可以利用該API獲取星系和宇宙結構的詳細數據，進行星系形成和演化機制的深入研究。
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教育培訓 通過可視化工具，教育工作者可以向學生展示宇宙結構的形成過程，幫助理解復雜的天文概念。 |
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使用指南
API入門指南
首先，啟動您選擇的接口并定義一個helper函數，其目的是向指定的URL（“端點”）發(fā)出HTTP GET請求，并驗證響應是否成功。如果響應類型是JSON，則自動將其解碼為類似dict的對象。
>>> import requests
>>>
>>> baseUrl = 'http://www.illustris-project.org/api/'
>>> headers = {"api-key":"INSERT_API_KEY_HERE"}
>>>
>>> def get(path, params=None):
>>> # make HTTP GET request to path
>>> r = requests.get(path, params=params, headers=headers)
>>>
>>> # raise exception if response code is not HTTP SUCCESS (200)
>>> r.raise_for_status()
>>>
>>> if r.headers['content-type'] == 'application/json':
>>> return r.json() # parse json responses automatically
>>> return r
向API根發(fā)出請求。
>>> r = get(baseUrl)
響應是一個帶有一個鍵 "simulations" 的字典對象，它是 N （在本例中當前為18）可用運行的列表：
>>> r.keys()
['simulations']
>>> len(r['simulations'])
18
打印出第一個字段的所有字段，以及所有18個字段的名稱。
>>> r['simulations'][0]
{'name': 'Illustris-1',
'num_snapshots': 134,
'url': 'http://www.illustris-project.org/api/Illustris-1/'}
>>> names = [sim['name'] for sim in r['simulations']]
>>> names
['Illustris-1',
'Illustris-1-Dark',
'Illustris-2',
'Illustris-2-Dark',
'Illustris-3',
'Illustris-3-Dark',
'Illustris-1-Subbox0',
'Illustris-1-Subbox1',
'Illustris-1-Subbox2',
'Illustris-1-Subbox3',
'Illustris-2-Subbox0',
'Illustris-2-Subbox1',
'Illustris-2-Subbox2',
'Illustris-2-Subbox3',
'Illustris-3-Subbox0',
'Illustris-3-Subbox1',
'Illustris-3-Subbox2',
'Illustris-3-Subbox3']
正如預期的那樣，我們看到了Illustris的三個分辨率級別，三個暗物質運行，以及每個“完整物理”運行的四個子框。每個條目只有三個字段： name 、 num_snapshots 和 url 。我們可以通過向指定的 url 提交請求來檢索特定模擬的完整元數據。
讓我們通過確定它是 r 中的哪個條目，然后請求該條目的 url 字段來查看Illustris-3。
>>> i = names.index('Illustris-3')
>>> i
4
>>> sim = get( r['simulations'][i]['url'] )
>>> sim.keys()
['softening_dm_max_phys',
'omega_0',
'snapshots',
...
'softening_dm_comoving',
'softening_gas_comoving']
>>> sim['num_dm']
94196375
請注意，我們實際上并不需要手動構造URL。
一般來說，這是正確的：每當API響應引用另一個資源或端點時，它都使用絕對URL，可以直接跟蹤該URL以檢索該資源。這意味著，不需要知道API的結構就可以導航它。
在這種情況下，我們可以從本頁底部的引用表中看到，檢索給定模擬的完整元數據的端點是 /api/{sim_name}/ 。因此，我們可以手動構造URL www.illustris-project.org/api/Illustris-3/ 并發(fā)送請求。或者，我們可以簡單地遵循我們已經到達相同位置的 url 字段。
詳情參考：https://www.illustris-project.org/data/docs/api/
產品問答
?
什么是宇宙學流體力學模擬？
宇宙學中的λ冷暗物質（Lambda-CDM）范式目前得到了空間星系大尺度分布觀測數據的支持，它意味著宇宙中充滿了三種不同的成分：正常物質（天文學家稱之為 "重子"）、暗物質和暗能量。控制這些成分物理行為的數學模型非常復雜，只能在非常特殊的簡化 "測試 "問題中精確求解。因此，要想了解近乎均勻的原始宇宙是如何演變成我們今天在夜空中觀測到的多種多樣的現象，就必須使用計算機模擬，通過數字方式將宇宙的某個部分向前演化。
?
模擬包括哪些物理知識？
除了引力和流體力學之外，非常復雜的物理過程，如擴散氣體中的化學過程、輻射和磁場也會影響宇宙結構的形成。此外，結構的形成是一個自我調節(jié)的過程，即形成的結構，尤其是恒星和黑洞，會影響其周圍環(huán)境以及下一代結構的后續(xù)演化。在《幻景號》中，對恒星形成驅動的星系風和黑洞熱能注入等一整套（即使并不完整）物理過程的建模貫穿了整個宇宙歷史。 這些復雜的模型對于獲得逼真的建模星系群至關重要。除了引力和流體力學之外，非常復雜的物理過程，如擴散氣體中的化學過程、輻射和磁場也會影響宇宙結構的形成。此外，結構的形成是一個自我調節(jié)的過程，即形成的結構，尤其是恒星和黑洞，會影響其周圍環(huán)境以及下一代結構的后續(xù)演化。在《幻景號》中，對恒星形成驅動的星系風和黑洞熱能注入等一整套（即使并不完整）物理過程的建模貫穿了整個宇宙歷史。 這些復雜的模型對于獲得逼真的建模星系群至關重要。
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模擬利用了哪些計算方法？
在過去的幾十年里，僅包括萬有引力效應的宇宙演化計算機模擬已經達到了成熟和精確的程度，"千禧年 "模擬就是一個典型的例子。事實證明，那些試圖同時包含氣體處理方法的模擬（如 Illustris）要難得多。在計算機上模擬氣體有許多根本不同的方法。 在天體物理學中，大多數研究人員使用了以下兩種方法中的一種：(i) "平滑粒子流體力學"，或 SPH，在這種方法中，氣態(tài)流體的質量被分割成離散數量的粒子。這些粒子在重力和流體力學的合力作用下運動，它們在任何時候的位置都表明氣體的位置和運動方式。 (ii) 第二種 "歐拉 "或 "基于網格 "的方法，通常采用一種稱為 "自適應網格細化 "或 AMR 的方案。在這種方法中，空間本身被劃分為一個網格，網格相鄰單元之間的氣體流動隨時間推移而計算。 Illustris模擬采用的是AREPO代碼中的另一種方法，我們通常稱之為 "移動非結構網格"。與 AMR 一樣，空間體積被離散為許多單獨的單元，但與 SPH 一樣，這些單元會隨著時間的推移而移動，以適應其附近的氣體流動。因此，網格本身（稱為空間的沃羅諾網格）沒有優(yōu)先方向或網格狀結構。在過去的幾年里，我們已經證明，這種模擬氣體的新型方法與其他兩種方法相比具有顯著的優(yōu)勢，特別是對于像 Illustris 這樣的大型宇宙學模擬。除了精確之外，AREPO 代碼還非常高效--它可以同時在數以萬計的計算機內核上運行，充分利用了目前 "高性能計算"（HPC）界用于科學研究的一些最大的計算機。Illustris模擬在法國、德國和美國的超級計算機上運行。 最大的一次在8192個計算核心上運行，耗時1900萬個CPU小時（相當于一個計算機CPU運行1900萬個小時，或約2000年）。
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IllustrisTNG
企業(yè)
Illustris項目是一個大型的宇宙模擬項目，旨在通過超級計算機模擬宇宙的演化過程。該項目通過模擬星系的形成和演化，提供了大量關于宇宙結構和星系特性的數據。此外，Illustris還與Galaxy Zoo等項目合作，使公眾能夠參與到星系的分類和研究中。
聯(lián)系信息
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網頁在線客服：
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API接口列表
使用指南
API入門指南
首先，啟動您選擇的接口并定義一個helper函數，其目的是向指定的URL（“端點”）發(fā)出HTTP GET請求，并驗證響應是否成功。如果響應類型是JSON，則自動將其解碼為類似dict的對象。
>>> import requests
>>>
>>> baseUrl = 'http://www.illustris-project.org/api/'
>>> headers = {"api-key":"INSERT_API_KEY_HERE"}
>>>
>>> def get(path, params=None):
>>> # make HTTP GET request to path
>>> r = requests.get(path, params=params, headers=headers)
>>>
>>> # raise exception if response code is not HTTP SUCCESS (200)
>>> r.raise_for_status()
>>>
>>> if r.headers['content-type'] == 'application/json':
>>> return r.json() # parse json responses automatically
>>> return r
向API根發(fā)出請求。
>>> r = get(baseUrl)
響應是一個帶有一個鍵 "simulations" 的字典對象，它是 N （在本例中當前為18）可用運行的列表：
>>> r.keys()
['simulations']
>>> len(r['simulations'])
18
打印出第一個字段的所有字段，以及所有18個字段的名稱。
>>> r['simulations'][0]
{'name': 'Illustris-1',
'num_snapshots': 134,
'url': 'http://www.illustris-project.org/api/Illustris-1/'}
>>> names = [sim['name'] for sim in r['simulations']]
>>> names
['Illustris-1',
'Illustris-1-Dark',
'Illustris-2',
'Illustris-2-Dark',
'Illustris-3',
'Illustris-3-Dark',
'Illustris-1-Subbox0',
'Illustris-1-Subbox1',
'Illustris-1-Subbox2',
'Illustris-1-Subbox3',
'Illustris-2-Subbox0',
'Illustris-2-Subbox1',
'Illustris-2-Subbox2',
'Illustris-2-Subbox3',
'Illustris-3-Subbox0',
'Illustris-3-Subbox1',
'Illustris-3-Subbox2',
'Illustris-3-Subbox3']
正如預期的那樣，我們看到了Illustris的三個分辨率級別，三個暗物質運行，以及每個“完整物理”運行的四個子框。每個條目只有三個字段： name 、 num_snapshots 和 url 。我們可以通過向指定的 url 提交請求來檢索特定模擬的完整元數據。
讓我們通過確定它是 r 中的哪個條目，然后請求該條目的 url 字段來查看Illustris-3。
>>> i = names.index('Illustris-3')
>>> i
4
>>> sim = get( r['simulations'][i]['url'] )
>>> sim.keys()
['softening_dm_max_phys',
'omega_0',
'snapshots',
...
'softening_dm_comoving',
'softening_gas_comoving']
>>> sim['num_dm']
94196375
請注意，我們實際上并不需要手動構造URL。
一般來說，這是正確的：每當API響應引用另一個資源或端點時，它都使用絕對URL，可以直接跟蹤該URL以檢索該資源。這意味著，不需要知道API的結構就可以導航它。
在這種情況下，我們可以從本頁底部的引用表中看到，檢索給定模擬的完整元數據的端點是 /api/{sim_name}/ 。因此，我們可以手動構造URL www.illustris-project.org/api/Illustris-3/ 并發(fā)送請求。或者，我們可以簡單地遵循我們已經到達相同位置的 url 字段。
詳情參考：https://www.illustris-project.org/data/docs/api/
依賴服務
產品問答
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什么是宇宙學流體力學模擬？
宇宙學中的λ冷暗物質（Lambda-CDM）范式目前得到了空間星系大尺度分布觀測數據的支持，它意味著宇宙中充滿了三種不同的成分：正常物質（天文學家稱之為 "重子"）、暗物質和暗能量。控制這些成分物理行為的數學模型非常復雜，只能在非常特殊的簡化 "測試 "問題中精確求解。因此，要想了解近乎均勻的原始宇宙是如何演變成我們今天在夜空中觀測到的多種多樣的現象，就必須使用計算機模擬，通過數字方式將宇宙的某個部分向前演化。
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模擬包括哪些物理知識？
除了引力和流體力學之外，非常復雜的物理過程，如擴散氣體中的化學過程、輻射和磁場也會影響宇宙結構的形成。此外，結構的形成是一個自我調節(jié)的過程，即形成的結構，尤其是恒星和黑洞，會影響其周圍環(huán)境以及下一代結構的后續(xù)演化。在《幻景號》中，對恒星形成驅動的星系風和黑洞熱能注入等一整套（即使并不完整）物理過程的建模貫穿了整個宇宙歷史。 這些復雜的模型對于獲得逼真的建模星系群至關重要。除了引力和流體力學之外，非常復雜的物理過程，如擴散氣體中的化學過程、輻射和磁場也會影響宇宙結構的形成。此外，結構的形成是一個自我調節(jié)的過程，即形成的結構，尤其是恒星和黑洞，會影響其周圍環(huán)境以及下一代結構的后續(xù)演化。在《幻景號》中，對恒星形成驅動的星系風和黑洞熱能注入等一整套（即使并不完整）物理過程的建模貫穿了整個宇宙歷史。 這些復雜的模型對于獲得逼真的建模星系群至關重要。
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模擬利用了哪些計算方法？
在過去的幾十年里，僅包括萬有引力效應的宇宙演化計算機模擬已經達到了成熟和精確的程度，"千禧年 "模擬就是一個典型的例子。事實證明，那些試圖同時包含氣體處理方法的模擬（如 Illustris）要難得多。在計算機上模擬氣體有許多根本不同的方法。 在天體物理學中，大多數研究人員使用了以下兩種方法中的一種：(i) "平滑粒子流體力學"，或 SPH，在這種方法中，氣態(tài)流體的質量被分割成離散數量的粒子。這些粒子在重力和流體力學的合力作用下運動，它們在任何時候的位置都表明氣體的位置和運動方式。 (ii) 第二種 "歐拉 "或 "基于網格 "的方法，通常采用一種稱為 "自適應網格細化 "或 AMR 的方案。在這種方法中，空間本身被劃分為一個網格，網格相鄰單元之間的氣體流動隨時間推移而計算。 Illustris模擬采用的是AREPO代碼中的另一種方法，我們通常稱之為 "移動非結構網格"。與 AMR 一樣，空間體積被離散為許多單獨的單元，但與 SPH 一樣，這些單元會隨著時間的推移而移動，以適應其附近的氣體流動。因此，網格本身（稱為空間的沃羅諾網格）沒有優(yōu)先方向或網格狀結構。在過去的幾年里，我們已經證明，這種模擬氣體的新型方法與其他兩種方法相比具有顯著的優(yōu)勢，特別是對于像 Illustris 這樣的大型宇宙學模擬。除了精確之外，AREPO 代碼還非常高效--它可以同時在數以萬計的計算機內核上運行，充分利用了目前 "高性能計算"（HPC）界用于科學研究的一些最大的計算機。Illustris模擬在法國、德國和美國的超級計算機上運行。 最大的一次在8192個計算核心上運行，耗時1900萬個CPU小時（相當于一個計算機CPU運行1900萬個小時，或約2000年）。
關于我們
IllustrisTNG
企業(yè)
Illustris項目是一個大型的宇宙模擬項目，旨在通過超級計算機模擬宇宙的演化過程。該項目通過模擬星系的形成和演化，提供了大量關于宇宙結構和星系特性的數據。此外，Illustris還與Galaxy Zoo等項目合作，使公眾能夠參與到星系的分類和研究中。
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