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Enregistrement W2007676905 · doi:10.1117/12.856948

The METIS AO system: bringing extreme adaptive optics to the mid-IR

2010· article· en· W2007676905 sur OpenAlexaboutno aff
R. Stuik, Laurent Jolıssaınt, Sarah Kendrew, S. Hippler, Bernhard R. Brandl, L. Venema, R. Lenzen, É. Pantin, J. A. D. L. Blommaert, Alistair Glasse

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrehl ratioAdaptive opticsMetisOpticsActive opticsTelescopeRemote sensingFirst lightSpectrometerPhysicsComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

METIS (Mid-infrared E-ELT Imager and Spectrometer) is the mid-infrared instrument proposed for the European Extremely Large Telescope (E-ELT). METIS will be the first instrument in the mid-IR that will actually require an Adaptive Optics system in order to reach a performance close to the diffraction limit. Extending Adaptive Optics for the mid-IR from the current generation of telescopes to 30-42 meter telescopes is technically challenging, but appears at first sight significantly easier than at visible and near infrared wavelengths. Adaptive Optics has been demonstrated to deliver Strehl Ratios exceeding 95% on 6-8 meter class telescopes at 10 microns, but achieving this performance on E-ELTs under normal observation conditions, requires that several higher order effects are taken into account. The performance of a mid-IR AO system drops significantly if refractivity effects and atmospheric composition variations are not compensated. Reaching Strehl Ratios of over 90% in the L, M and N band will require special considerations and will impact the system design and control scheme of AO systems for mid-IR on ELTs. The METIS instrument has finalized its preliminary design phase and in this paper we present the results of our performance estimates of the METIS AO system. We have included the effects of refractivity and composition fluctuations on the performance of the AO system and we have investigated how these effects impact the science cases for mid-IR instrumentation on an ELT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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