Disentangling interstellar plasma screens with pulsar VLBI: combining auto- and cross-correlations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current methods of measuring distances to pulsar scattering screens rely on a single screen dominating the scintillation pattern. We present a novel technique to reconstruct the scattered flux of a pulsar and solve for the scattering geometry in cases where the scattering environment along the line of sight to the pulsar is complex and may be composed of multiple scattering screens. This technique combines interferometric visibilities with cross-correlations of single-station intensities. It takes advantage of the fact that if one considers the interference of radiation from two points in the scattered image in delay–delay rate space, the visibilities are sensitive to the mean angular position of the points, while the cross-correlated intensities are sensitive to their angular separation. By combining the visibilities and the cross-correlated intensities, it is possible to measure the angular locations of both points in the pair. We show that this technique is able to reconstruct the published scattering geometry of PSR B0834+06. We then apply this technique to one-dimensional simulations of more complicated scattering systems, where we find that it can distinguish features from different scattering screens. This technique holds promise for studies of the interstellar medium and pulsars themselves: It will allow the application of scintillometry techniques, such as resolving pulsar emission regions using interstellar scattering, to sources for which a current lack of understanding of the scattering environment has precluded their use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».