当前位置: X-MOL 学术Sol. Phys. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
A Survey of Computational Tools in Solar Physics
Solar Physics ( IF 2.7 ) Pub Date : 2020-04-01 , DOI: 10.1007/s11207-020-01622-2
Monica G. Bobra , Stuart J. Mumford , Russell J. Hewett , Steven D. Christe , Kevin Reardon , Sabrina Savage , Jack Ireland , Tiago M. D. Pereira , Bin Chen , David Pérez-Suárez

The SunPy Project developed a 13-question survey to understand the software and hardware usage of the solar-physics community. Of the solar-physics community, 364 members across 35 countries responded to our survey. We found that 99 ± 0.5 $99\pm 0.5$ % of respondents use software in their research and 66% use the Python scientific-software stack. Students are twice as likely as faculty, staff scientists, and researchers to use Python rather than Interactive Data Language (IDL). In this respect, the astrophysics and solar-physics communities differ widely: 78% of solar-physics faculty, staff scientists, and researchers in our sample uses IDL, compared with 44% of astrophysics faculty and scientists sampled by Momcheva and Tollerud ( 2015 ). 63 ± 4 $63\pm 4$ % of respondents have not taken any computer-science courses at an undergraduate or graduate level. We also found that most respondents use consumer hardware to run software for solar-physics research. Although 82% of respondents work with data from space-based or ground-based missions, some of which ( e.g. the Solar Dynamics Observatory and Daniel K. Inouye Solar Telescope ) produce terabytes of data a day, 14% use a regional or national cluster, 5% use a commercial cloud provider, and 29% use exclusively a laptop or desktop. Finally, we found that 73 ± 4 $73\pm 4$ % of respondents cite scientific software in their research, although only 42 ± 3 $42\pm 3$ % do so routinely.

中文翻译:

太阳物理计算工具综述

SunPy 项目开发了一项包含 13 个问题的调查,以了解太阳能物理学社区的软件和硬件使用情况。在太阳物理学界,来自 35 个国家的 364 名成员对我们的调查做出了回应。我们发现 99 ± 0.5 $99\pm 0.5$ % 的受访者在他们的研究中使用软件,66% 的受访者使用 Python 科学软件堆栈。学生使用 Python 而不是交互式数据语言 (IDL) 的可能性是教职员工、科学家和研究人员的两倍。在这方面,天体物理学和太阳物理学界存在很大差异:我们样本中 78% 的太阳物理学教职员工、科学家和研究人员使用 IDL,而 Momcheva 和 Tollerud(2015 年)采样的天体物理学教职员工和科学家中,这一比例为 44%。 . 63 ± 4 $63\pm 4$ % 的受访者在本科或研究生阶段没有上过任何计算机科学课程。我们还发现,大多数受访者使用消费硬件来运行用于太阳能物理研究的软件。尽管 82% 的受访者使用来自天基或地面任务的数据,其中一些(例如太阳动力学天文台和 Daniel K. Inouye 太阳望远镜)每天产生数 TB 的数据,但 14% 使用区域或国家集群, 5% 使用商业云提供商,29% 仅使用笔记本电脑或台式机。最后,我们发现 73 ± 4 $73\pm 4$ % 的受访者在他们的研究中引用了科学软件,尽管只有 42 ± 3 $42\pm 3$ % 经常这样做。尽管 82% 的受访者使用来自天基或地面任务的数据,其中一些(例如太阳动力学天文台和 Daniel K. Inouye 太阳望远镜)每天产生数 TB 的数据,但 14% 使用区域或国家集群, 5% 使用商业云提供商,29% 仅使用笔记本电脑或台式机。最后,我们发现 73 ± 4 $73\pm 4$ % 的受访者在他们的研究中引用了科学软件,尽管只有 42 ± 3 $42\pm 3$ % 经常这样做。尽管 82% 的受访者使用来自天基或地面任务的数据,其中一些(例如太阳动力学天文台和 Daniel K. Inouye 太阳望远镜)每天产生数 TB 的数据,但 14% 使用区域或国家集群, 5% 使用商业云提供商,29% 仅使用笔记本电脑或台式机。最后,我们发现 73 ± 4 $73\pm 4$ % 的受访者在他们的研究中引用了科学软件,尽管只有 42 ± 3 $42\pm 3$ % 经常这样做。
更新日期:2020-04-01
down
wechat
bug