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Enregistrement W2566177243 · doi:10.1093/mnras/stx2329

An efficient method for removing point sources from full-sky radio interferometric maps

2017· article· en· W2566177243 sur OpenAlexaff
Philippe Berger, Niels Oppermann, Ue‐Li Pen, J. Richard Shaw

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced ResearchCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSkyAstronomical interferometerAlgorithmSidereal timeWiener filterWeightingInterferometryComputer scienceOpticsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new generation of wide-field radio interferometers designed for 21-cm surveys is being built as drift scan instruments allowing them to observe large fractions of the sky. With large numbers of antennas and frequency channels the enormous instantaneous data rates of these telescopes require novel, efficient, data management and analysis techniques. The $m$-mode formalism exploits the periodicity of such data with the sidereal day, combined with the assumption of statistical isotropy of the sky, to achieve large computational savings and render optimal analysis methods computationally tractable. We present an extension to that work that allows us to adopt a more realistic sky model and treat objects such as bright point sources. We develop a linear procedure for deconvolving maps, using a Wiener filter reconstruction technique, which simultaneously allows filtering of these unwanted components. We construct an algorithm, based on the Sherman-Morrison-Woodbury formula, to efficiently invert the data covariance matrix, as required for any optimal signal-to-noise weighting. The performance of our algorithm is demonstrated using simulations of a cylindrical transit telescope.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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