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Enregistrement W2883956709 · doi:10.1117/12.2315793

Point spread function reconstruction simulations for laser guide star multi-conjugate adaptive optics on extremely large telescopes

2018· article· en· W2883956709 sur OpenAlexfundno aff
Luc Gilles, Lianqi Wang, Corinne Boyer

Notice bibliographique

RevueAdaptive Optics Systems VI · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Astronomical Observatory of JapanAssociation of Canadian Universities for Research in AstronomyNational Institutes of Natural SciencesCalifornia Institute of TechnologyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésStrehl ratioAdaptive opticsGuide starDeformable mirrorPhysicsPoint spread functionOpticsLaser guide starTelescopeWavefrontWavefront sensor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses point spread function reconstruction (PSFR) simulations for laser guide star (LGS) multi-conjugate adaptive optics (MCAO) on extremely large telescopes (ELTs). The Multithreaded Adaptive Optics Simulator (MAOS), configured to simulate the Thirty Meter Telescope (TMT) Narrow Field InfraRed Adaptive Optics System (NFIRAOS), provided simulated telemetry. For median Mauna Kea turbulence conditions (0.55arcsec seeing) and for the expected NFRIAOS laser guide star (LGS) wavefront sensor (WFS) measurement noise, the actuator error based PSFR algorithm leads to Strehl Ratio (SR), enclosed energy (EE) and PSF profile errors below 8% in Z-band, 5% in J-band and 2% in Kband assuming perfect knowledge of the turbulence and wind profiles and of measurement noise. Further algorithm optimization could in principle reduce this residual error level.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,271
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 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'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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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