High-Contrast Imaging Performance of a Tunable Filter for Space-Based Applications. II. Detection and Characterization Capabilities
Notice bibliographique
Résumé
The scanning capability of a tunable filter represents an attractive option for performing high-contrast observations through spectral differential imaging (SDI), a speckle-attenuation technique widely used by current ground-based, high-contrast imaging instruments. The performance of such a tunable filter is illustrated through the Tunable Filter Imager (TFI), which used to be part of the science instrument complement of the James Webb Space Telescope ( JWST ). TFI features a low-order Fabry-Perot etalon enabling imaging spectroscopy at an average resolution of 100 in the 1.5 to 5 μm range. TFI also includes a high-contrast imaging mode featuring a Lyot coronagraph aided by SDI. TFI's on-sky performance is determined by performing an end-to-end Fresnel propagation of the telescope and instrument using the measured wavefront error maps of TFI's optical elements and the theoretical wavefront error maps of the optical telescope assembly. Using this simulation, we determine that SDI offers an improvement in contrast ranging from a factor of ∼7 to ∼100, depending on the instrument's configuration. We present the companion detection capability using both the coronagraphic and noncoronagraphic modes of TFI and demonstrate the characterization capability using the HR 8799 and Fomalhaut systems. The performance of roll subtraction is also determined and compared with that of SDI. We also present the SDI capability of the Near-Infrared Imager and Slitless Spectrograph, the science instrument module to replace TFI in the JWST Fine Guidance Sensor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».