Applications of the phase diversity technique to estimate the non-common path aberrations in the Gemini planet imager: results from simulation and real data
Notice bibliographique
Résumé
We explore the application of phase diversity to calibrate the non common path aberrations (NCPA) in the Gemini Planet Imager (GPI). This is first investigated in simulation in order to characterize the ideal technique parameters with simulated GPI calibration source data. The best working simulation parameters are derived and we establish the algorithm's capability to recover an injected astigmatism. Furthermore, the real data appear to exhibit signs of de-centering between the in and out of focus images that are required by phase diversity; this effect can arise when the diverse images are acquired in closed loop and are close to the non-linear regime of the wavefront sensor. We show in simulation that this effect can inhibit our algorithm, which does not take into account the impact of de-centering between images. To mitigate this effect, we validate the technique of using a single diverse image with our algorithm; this is first demonstrated in simulation and then applied to the real GPI data. Following this approach, we find that we can successfully recover a known astigmatism injection using the real GPI data and subsequently apply an NCPA correction to GPI (in the format of offset reference slopes) to improve the relative Strehl ratio by 5%; we note this NCPA correction application is rudimentary and a more thorough application will be investigated in the near future. Finally, the estimated NCPA in the form of astigmatism and coma agree well with the magnitude of the same modes reported by Poyneer et al. 2016.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».