MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976610842 · doi:10.1086/649802

High-Contrast Imaging and Wavefront Control with a PIAA Coronagraph: Laboratory System Validation

2009· article· en· W1976610842 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronagraphWavefrontAdaptive opticsApodizationSpeckle patternWavefront sensorMonochromatic colorStrehl ratio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Phase-Induced Amplitude Apodization (PIAA) coronagraph is a high-performance coronagraph concept able to work at small angular separation with little loss in throughput. We present results obtained with a laboratory PIAA system including active wavefront control. The system has a 94.3% throughput (excluding coating losses) and operates in air with monochromatic light. Our testbed achieved a 2.27 × 10 -7 raw contrast between 1.65λ/ D (inner working angle of the coronagraph configuration tested) and 4.4λ/ D (outer working angle). Through careful calibration, we were able to separate this residual light into a dynamic coherent component (turbulence, vibrations) at 4.5 × 10 -8 contrast and a static incoherent component (ghosts and/or polarization mismatch) at 1.6 × 10 -7 contrast. Pointing errors are controlled at the 10 -3 λ/ D level using a dedicated low-order wavefront sensor. While not sufficient for direct imaging of Earthlike planets from space, the 2.27 × 10 -7 raw contrast achieved already exceeds requirements for a ground-based extreme adaptive optics system aimed at direct detection of more massive exoplanets. We show that over a 4 hr period, averaged wavefront errors have been controlled to the 3.5 × 10 -9 contrast level. This result is particularly encouraging for ground-based extreme-AO systems relying on long-term stability and absence of static wavefront errors to recover planets much fainter than the fast boiling speckle halo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePublications of the Astronomical Society of the PacificMême sujetAdaptive optics and wavefront sensingTravaux en français237 207