케테 (Kete)

소행성과 혜성의 궤도를 대규모로 예측합니다.

arXiv 논문을 참조하세요.

케테 도구는 소행성 전천 탐사의 시뮬레이션을 가능하게 하기 위해 설계되었습니다. 여기에는 다체 물리 궤도 역학, 궤도 결정 및 적합, 물체의 열 및 광학 모델링, 시야 및 광 지연 보정이 포함됩니다. 이러한 도구들은 소행성 센터(MPC)와 JPL의 알려진 소행성 데이터베이스와 함께 사용되어 탐사를 계획할 뿐만 아니라 기존 또는 과거 탐사에서 어떤 물체가 관측 가능한지도 예측할 수 있습니다.

케테의 주요 목표는 특정 물체에 대한 쿼리를 수행하지 않고도 전체 MPC 카탈로그를 한 번에 처리할 수 있는 도구 세트를 제공하는 것입니다. 이 도구는 1천만 개의 주 소행성과 근지구 소행성을 사용해 NEO 서베이어 임무의 10년 이상의 탐사 시간을 시뮬레이션하는 데 활용되었습니다.

문서

https://github.com/user-attachments/assets/a48491d8-9c15-4659-9022-1767a3aa1e94

다음은 2023년 전체 동안 ZTF 탐사가 관측했을 시뮬레이션입니다. 이는 모든 번호가 매겨진 소행성의 모든 위치와 예상 V-밴드 등급 계산을 포함합니다. 예상 등급이 해당 프레임에 대해 ZTF가 보고한 등급 한계보다 밝으면, 해당 물체는 연한 회색으로 깜박입니다.

이 계산은 데스크톱 컴퓨터에서 약 50분이 걸렸고, 영상을 생성하는 데는 약 40분이 소요되었습니다.

Kete는 예를 들어 주어진 이미지 내에 알려진 모든 소행성을 식별하는 등 많은 질문에 답하는 데 사용할 수 있습니다.

Kete는 또한 다음과 같은 더 재미있는 시각화의 백엔드로 사용할 수 있습니다:

Ketev - 브라우저에서 태양계 시각화 도구

설치

Kete는 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다:

``bash pip install kete

## 코드 예제
다음은 kete로 프로그래밍하는 모습을 보여주는 작은 예제입니다.  
이 코드는 2029년 4월에 지구에 매우 가까이 접근하는 소행성 아포피스의 가장 가까운 거리를 계산합니다.
이 예제에 대한 더 자세한 설명은  
여기에서 확인할 수 있습니다.

python
      import kete
      import numpy as np
      # Date of impact +- 1 day in Julian Date
      jd_center = kete.Time.from_ymd(2029, 4, 13.9066).jd
      # Step the orbit every 1 minute for +- 1 day.
      step_size = 1 / 24 / 60
      jd_range = np.arange(-1, 1, step_size) + jd_center
      # load Apophis from JPL Horizons
      obj = kete.HorizonsProperties.fetch("Apophis")
      cur_state = obj.state
      # keep track the the closest approach
      closest_approach = [np.inf, 0]
      for jd in jd_range:
            # propagate the object, and include the massive main belt asteroids
            cur_state = kete.propagate_n_body(cur_state, jd, include_asteroids=True)
            # calculate position relative to earth
            earth_vec = cur_state.pos - kete.spice.get_state("Earth", cur_state.jd).pos
            earth_dist = earth_vec.r * kete.constants.AU_KM
            if earth_dist < closest_approach[0]:
                  closest_approach = [earth_dist, cur_state.jd]
      print("Closest approach is on:")
      print(kete.Time(closest_approach[1]).iso)
      print(f"At a distance of about {closest_approach[0]:0.0f} km")
      #  Closest approach is on:
      #  2029-04-13T21:45:30.239+00:00
      #  At a distance of about 38015 km
## 이름
'케테(Kete)'는 고대 그리스 신화에서 유래한 단어로 바다 괴물을 의미하며, 고래류(Cetaceans)의 어원이 됩니다.
라이선스:
이 코드의 원본 버전은 원저자 다르 달렌(Dar Dahlen)이 캘텍 IPAC에서 근무할 때 개발되었습니다. 이 저장소는 개인 프로젝트로 계속 작업하기 위한 원본 저장소의 포크입니다. 이 포크와 이전 코드 간의 차이는 BSD 3-조항 라이선스가 적용되며, 저작권은 다르 달렌 및 미래의 협력자에게 있습니다.
단위 및 기준 좌표계
케테는 기본 좌표계로 ICRF 참조 좌표계를 사용하며, 단위는 AU, 시간은 바리센트릭 역학 시간(TDB) 스케일링이 적용된 JD로 사용합니다. 내부적으로 이 좌표계는 JPL Horizons에서 사용하는 경사각 정의에 따라 정의된 J2000 프레임의 IAU76/80 모델을 따른 황도 좌표계로 변환됩니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Axial_tilt#Short_term
      https://ssd.jpl.nasa.gov/horizons/manual.html#defs
JPL Horizons와 소행성센터(MPC) 모두 이 좌표계를 사용하며, 본질적으로 J2000 황도 좌표와 동일합니다. 케테에는 적도 좌표계 및 다양한 시간 체계로 변환할 수 있는 도구가 제공됩니다.
캐시 디렉토리
케테에서 여러 작업은 다양한 파일을 다운로드하는 결과를 낳습니다. 이 파일들은 자동으로 캐시되며, 캐시 저장 디렉토리는 환경 변수 KETE_CACHE_DIR을 설정하여 지정할 수 있습니다. 기본 디렉토리는 ~/.kete/입니다.

 bash
export KETE_CACHE_DIR="~/.kete/"
### 컨테이너 사용 - Docker/Podman
kete가 처음 사용할 때 여러 개의 큰 SPICE 커널 파일을 다운로드하며,
이는 캐시 디렉터리에 저장된다는 점을 유의하세요.
Docker/Podman 사용 시 중요:
다운로드를 Docker 빌드 중에 트리거할 경우 (예:
  RUN python -c "import kete"), 파일들이 이미지에 포함됩니다.
이 단계를 건너뛰면, 첫 컨테이너 실행 시 파일이 다운로드되지만
  
컨테이너가 중지되면 파일이 사라집니다 캐시 디렉터리에 대한 볼륨 마운트를 사용하지 않는 한.
권장 Dockerfile 접근법:dockerfile
RUN pip install kete && \
    python -c "import kete"  # Triggers kernel downloads during build
이것은 SPICE 커널이 이미지의 일부가 되어 다시 다운로드할 필요가 없도록 합니다.
개발자 정보:
아래 정보는 개발자를 위한 것이며, 최종 사용자에게는 필요하지 않습니다.
소스에서 설치
kete를 소스에서 빌드하는 경우, Rust 컴파일러가 설치되어 있어야 합니다. 설치
지침은 다음에서 확인할 수 있습니다:
https://www.rust-lang.org/learn/get-startedPython이 최신 버전인지 확인하세요. 이 코드는 Python 3.9 이상에서 실행됩니다.
 bash
python --version

pip가 최신 버전인지 확인하세요. 최소 22.0.0 버전이어야 합니다. bash
pip --version

이것은 다음을 사용하여 업데이트할 수 있습니다: bash
python -m pip install "pip>=22.0.0" --upgrade
pip install setuptools --upgrade

개발
개발을 계획하고 있다면, 다음과 같이 설치하는 것을 권장합니다: bash
pip install '.[dev]'
그 줄에 있는 [dev]는 개발에 유용한 여러 선택적 의존성을 pip로 설치합니다.  
pytest와 문서화 도구들이 포함되어 있습니다.  
문서 빌드  
문서가 빌드되기 위해서는 추가적인 Python 라이브러리가 필요합니다.  
다음 명령어로 설치할 수 있습니다: bash
pip install sphinx sphinx_gallery autodoc
설치가 완료되면, kete 디렉토리 내에서 실행하여 문서를 빌드할 수 있습니다.
 bash
(cd docs && make html && open html/index.html&)
실행이 완료되면 HTML 문서에 접근하기 위해 kete/docs/html/index.html 파일을 엽니다.이전 문서 빌드를 정리하려면:
 bash
(cd docs && make clean)

문서 테스트는 다음 명령어로 실행할 수 있습니다: bash
(cd docs && make doctest)

테스트 실행
테스트를 실행하려면 pytest 및 pytest-cov 패키지가 설치되어 있어야 합니다.
이 폴더의 기본 위치에서 터미널을 열고 다음 명령어를 실행하세요: bash
pytest --cov-report term-missing --cov=kete   

다른 커버리지 보고서 유형은 HTML로, 이 명령이 실행된 디렉터리에 htmlcov라는 폴더를 생성한 후,
htmlcov/index.html 파일을 열 수 있습니다. 이것은 코드 커버리지의 사용자 친화적인 웹사이트 표현입니다.
 bash
pytest --cov-report html --cov=kete   

튜토리얼 실행하기
튜토리얼은 계산 비용이 많이 드는 예제로서 일반적인
예상 사용 사례를 더 잘 나타냅니다. 이 예제들은 실행 비용이 매우 크기 때문에,
수동으로 실행하지 않는 한 실행되지 않습니다. 이를 위해 편리한 파이썬 스크립트가 제공되었습니다.
 bash
cd docs
python utils.py
### 벤치마크 실행하기kete의 러스트 백엔드에는 마이크로 벤치마크 테스트 스위트가 있습니다.  
이들은 gnuplot이 설치되어 있어야 하며, 다음 명령어를 사용하여 실행할 수 있습니다:  
 bash
cargo bench
open target/criterion/report/index.html

또한, Flamegraphs는 다음을 사용하여 생성할 수 있습니다:
 bash
cargo bench --bench propagation -- --profile-time=5
cargo bench --bench spice -- --profile-time=5
cargo bench --bench thermal -- --profile-time=5


이 플레임그래프는

target/criterion/*/profile/flamegraph.svg`에 저장됩니다. 이 파일들을 웹 브라우저에서 열면 벤치마크 중에 어떤 함수들이 사용되고 있는지 볼 수 있습니다.

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