我们是如何差点发现第一个柯伊伯带天体的

虽然我的大部分研究都是纯理论的，但在与托尼·泰森、拉贾·古哈库尔塔和加里·伯恩斯坦合作时，我一度差点有重大发现。以下是书中对我们亲密接触的总结超出冥王星，约翰·戴维斯著[剑桥大学出版社，2001]，第60-62页:

与此同时进行的另一个搜索项目值得一提，尽管它最初使用的是出于完全不同的原因拍摄的图像。1990年9月，新泽西州普林斯顿高等研究院的皮埃特·胡特正在听一场关于Bob的游戏一种计划中的望远镜的演讲，该望远镜将勘测一大片天空(这后来成为斯隆数字巡天计划)。这次调查的主要目的是对星系进行一次大规模的普查，但Hut表示，它也可能会发现一些更近的东西。谈话结束后，附近贝尔实验室的托尼·泰森找到了胡特，他说没有必要等待调查完成。他和他的同事Raja Guhathakurta和Gary Bernstein已经有了一些深度CCD图像，可能适合这样的搜索。Hut和Guhathakurta讨论了如何使用他们的数据，他们开发了一些软件，将移动参考系中的单个图像添加在一起。以这种方式添加图像会抹掉固定的恒星和星系，但会将移动物体的信号加在一起。当然，这个过程只有在你事先知道目标移动有多快的情况下才有效。幸运的是，由于海王星之外的物体的运动是由地球超越它们的反射运动主导的，即使不知道目标的确切距离，也可以很好地猜测正确的运动速度。然后，搜索算法在经过修改、包含假移动物体的帧上进行测试。 The software seemed to work well, so it was applied to some real images to see if anything could be found.

他们确定的方法是使用他们在相对较短的积分时间内拍摄的一些图像，并将它们结合起来，在固定恒星的参考系中制作出深度图像。然后，他们用电子方式减去这些固定物体，并从原始曝光中去除任何缺陷和宇宙射线照射。这就留下了一系列“空白”的残留图像。然后将这些与连续偏移量加在一起，以允许任何假设的微弱物体以给定的速度沿特定方向穿过图像的运动。这种穿过图像的运动速率称为物体的视运动矢量。然后重复移动和添加一系列略有不同的表观运动向量，以最大限度地增加发现微弱移动物体的机会。

虽然这种方法适用于天空的任何部分，但成功的最佳机会将是靠近黄道的区域，那里潜在目标的密度最高。泰森、胡特和同事们在1991年拍摄的一些距离黄道3.5度的图像上尝试了他们的方法。该磁场在两晚的时间内被观测了9次，每边覆盖的总面积为40角分。他们添加的图像覆盖了每小时1到4角秒的可能运动范围。尽管他们本以为能看到25等的天体，但什么也没有发现。他们很不幸，这个方法很好，他们达到的灵敏度足够高，如果它在那里，就能检测到一些东西。碰巧的是，他们选择的那块地在他们选择去那里看的晚上是空的。他们得到了，用Piet Hut的话说，“接近，但没有雪茄”。

的第一个柯伊伯带天体不久之后，1992年8月，大卫·朱伊特和简·卢发现了它。