美國加州大學洛杉磯分校的天文學家最近發現了366顆新的系外行星，這在很大程度上要歸功於一種新開發的演算法。其中，最值得注意的是一個由一顆恆星和至少兩顆氣態巨行星組成的行星系統，其中每一顆行星的大小均與土星大致相當，而且彼此距離非常近。相關研究近日發表於《天文學雜誌》。

“系外行星”被用來描述太陽系以外的行星。天文學家已經確認的系外行星總數不到5000顆，所以確認數百顆新的系外行星是一個重大的進步。研究如此多的新天體有助科學家更好地理解行星如何形成及其軌道如何演化，並可以提供關於太陽系有多麼不同尋常的新見解。

“發現數百顆新的系外行星本身就是一項重大成就，這項工作的與眾不同之處在於，它將闡明系外行星的整體特徵。”加州大學洛杉磯分校天文學教授、該研究共同作者Erik Petigura說。

該論文第一作者Jon Zink是該校的一名博士後。他和Petigura以及一個名為攀登K2專案的國際天文學家團隊，利用美國宇航局（NASA）開普勒太空望遠鏡的K2任務資料確定了這些系外行星。

這一發現之所以成為可能，是因為Zink開發了一種新的行星探測演算法。

識別新行星的一個挑戰是，恆星亮度的降低可能是因為儀器或模擬行星特徵的另一種天體物理源。區分這些現象需要額外的分析，這通常非常耗時，只能透過視覺檢查來完成。Zink的演算法能夠區分出哪些訊號表明有行星，哪些只是噪聲。

“Jon設計的目錄和行星檢測演算法是瞭解行星數量的一個重大突破。”Petigura說，“毫無疑問，這將加深人們對行星形成和進化的物理過程的理解。”

開普勒最初的任務在2013年出人意料地結束了——當時由於機械故障，該望遠鏡無法準確指向它曾觀測了多年的天空。

天文學家將其重新用於一項名為K2的新任務，其目標是識別遙遠恆星附近的系外行星。K2的資料幫助科學家瞭解恆星在星系中的位置如何影響其周圍形成的行星。不幸的是，最初用來識別潛在行星的開普勒任務所使用的軟體無法應對K2任務的複雜性，包括確定行星的大小及其相對於恆星的位置。

Zink與合作者在之前的工作中為K2引入了第一個完全自動化的通道，透過軟體在處理過的資料中識別可能的行星。

在新的研究中，研究人員使用新的軟體分析了來自K2的全部資料集——約500萬億位元組的資料，包括8億多張恆星影象。他們建立了一個“目錄”，並納入了NASA的系外行星檔案。

除了研究人員此次發現的366顆新行星外，該目錄還列出了381顆之前已經發現的行星。Zink說，這些發現是幫助天文學家瞭解哪類恆星最有可能有行星圍繞的重要一步，暗示了成功形成行星所需的基本要素。

“我們需要觀察大範圍的恆星——而不僅僅是像太陽那樣的恆星，才能理解這一點。”Zink說。

此次發現的有兩顆氣態巨行星的行星系統也很重要，因為在太陽系中，很難找到像土星這樣離恆星如此近的氣態巨行星。研究人員還不能解釋為什麼它會在那裡，但Zink說，這使得該發現特別有用，因為它有助科學家對行星和行星系統如何發展的引數形成更準確的理解。

“每個新世界的發現都提供了一個獨特的機會，讓我們得以一窺在行星形成過程中扮演重要角色的物理現象。”Zink說。 （馮維維）