美国加州大学洛杉矶分校的天文学家已经发现了366颗新的系外行星，这在很大程度上要归功于该校一位博士后开发的算法。其中，最值得注意的发现是一个由一颗恒星和至少两颗气态巨行星组成的行星系统，每一颗行星的大小均与土星大致相当，而且距离彼此非常近。相关研究近日发表于《天文学杂志》。

“系外行星”被用来描述太阳系以外的行星。天文学家已经确认的系外行星总数不到5000颗，所以确认数百颗新的系外行星是一个重大的进步。研究如此多的新天体有助科学家更好地理解行星是如何形成的及其轨道是如何演化的，它可以提供关于太阳系有多么不同寻常的新见解。

“发现数百颗新的系外行星本身就是一项重大成就，这项工作的与众不同之处是，它将如何阐明系外行星种群的整体特征。”加州大学洛杉矶分校天文学教授、该研究共同作者Erik Petigura说。

该论文的第一作者Jon Zink是该校的一名博士后。他和Petigura以及一个名为攀登K2项目的国际天文学家团队，利用美国航天局(NASA)开普勒太空望远镜的K2任务的数据确定了这些系外行星。

这一发现之所以成为可能，是因为Zink开发了一种新的行星探测算法。

识别新行星的一个挑战是，恒星亮度的降低可能是因为仪器或模拟行星特征的另一种天体物理源。区分这些现象需要额外的调查，这在传统上非常耗时，只能通过视觉检查来完成。Zink的算法能够区分出哪些信号表明有行星，哪些只是噪声。

“Jon设计的目录和行星检测算法是了解行星数量的一个重大突破。”Petigura说，“毫无疑问，这将加深人们对行星形成和进化的物理过程的理解。”

开普勒最初的任务在2013年出人意料地结束了，当时由于机械故障，该望远镜无法准确指向它观测了多年的天空。

天文学家将其重新用于一项名为K2的新任务，其目标是识别遥远恒星附近的系外行星。K2的数据帮助科学家了解恒星在星系中的位置如何影响其周围能够形成的行星类型。不幸的是，最初用来识别潜在行星的开普勒任务所使用的软件无法处理K2任务的复杂性，包括确定行星的大小及其相对于恒星的位置的能力。

Zink和合作者在之前的工作中为K2引入了第一个完全自动化的管道，通过软件在处理过的数据中识别可能的行星。

在新的研究中，研究人员使用新的软件分析了来自K2的全部数据集——约500万亿字节的数据，包括8亿多张恒星图像。他们创建了一个“目录”，很快就会纳入NASA的主系外行星档案。研究人员使用加州大学洛杉矶分校的霍夫曼2聚类来处理数据。

除了研究人员发现的366颗新行星外，该目录还列出了381颗之前已经发现的行星。Zink说，这些发现是帮助天文学家了解哪类恒星最有可能有行星围绕其运行的重要一步，这表明了成功形成行星所需的基本要素。

“我们需要观察大范围的恒星，而不仅仅是像太阳这样的恒星，才能理解这一点。”他说。

此次发现有两颗气态巨行星的行星系统也很重要，因为在太阳系中，很难找到像土星这样离其主恒星如此近的气态巨行星。研究人员还不能解释为什么它会在那里发生，但Zink说，这使得这一发现特别有用，因为它有助科学家对行星和行星系统如何发展的参数形成更准确的理解。

“每个新世界的发现都提供了一个独特的机会，让我们得以一窥在行星形成过程中扮演重要角色的物理现象。”Zink说。(作者：冯维维)

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