Very long baseline interferometry and observations of gravitational lenses using intensity fluctuations: an analysis based on intensity autocorrelation
Notice bibliographique
Résumé
A novel interferometric technique that uses the spectrum of the current fluctuations of a quadratic detector, a type of detector commonly used in Astronomy, has recently been introduced. It has major advantages with respect to classical interferometry. It can be used to observe gravitational lenses that cannot be detected with standard techniques. It can be used to carry out very long baseline interferometry. Although the original theoretical analysis, that uses wave interaction effects, is rigorous, it is not easy to understand. The present article therefore carries out a simpler analysis, using the autocorrelation of intensity fluctuations, which is easier to understand. It is based on published experiments that were carried out to validate the original theory. The autocorrelation analysis also validates simple numerical techniques, based on the autocorrelation, to model the angular intensity distribution of a source. The autocorrelation technique also allows a much simpler detection of the signal. In practice, the gravitational lens applications are the ones that can readily be done with presently available telescopes. We describe a practical example that shows that presently available VLBI radio-astronomical data can be used to observe microlensisng and millilensing in macrolensed Quasars. They may give information on the dark matter substructures in the lensing galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».