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Enregistrement W2068760818 · doi:10.1364/ao.52.003910

Approximation of normalized point source sensitivity using power spectral density and slopes of wavefront aberration

2013· article· en· W2068760818 sur OpenAlexfundno aff
Byoung-Joon Seo, Carl Nissly, Mitchell Troy, George Z. Angeli, Virginia G. Ford, Larry M. Stepp, Eric Williams

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaOntario Ministry of Research and InnovationBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCalifornia Institute of TechnologyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésWavefrontOpticsSpectral densityPhysicsSensitivity (control systems)Metric (unit)Approximation errorRoot mean squareMathematicsMathematical analysisStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have investigated two approximation methods for estimating the normalized point source sensitivity (PSSN), which is a recently developed optical performance metric for telescopes. One is an approximation based on the power spectral density (PSD) of the wavefront error. The other is the root-square-sum of the wavefront slope. We call these approximations β approximation and SlopeRMS approximation, respectively. Our analysis shows that for the Thirty Meter Telescope (TMT), the uncertainty of the β approximation is less than 1×10(-3) if the PSSN is better than 0.95, assuming the input PSD estimation is accurate. In addition, we find that the SlopeRMS approximation is a simple method for estimating the worst-case PSSN value in the specific situation when the PSSN is dominated by low-frequency aberrations. Therefore, the SlopeRMS approximation is expected to be useful for specifying a mirror surface for mirror vendors. Accordingly, TMT has a plan to adopt the SlopeRMS approximation for its M2 and M3 polishing specification.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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