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Enregistrement W3014215068 · doi:10.1088/1538-3873/ab84c9

Focal Plane Wavefront Sensing with the FAST TGV Coronagraph

2020· article· en· W3014215068 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoronagraphWavefrontAdaptive opticsCardinal pointDeformable mirrorExoplanetSpeckle patternDiffraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continual push to directly image exoplanets at lower masses and closer separations orbiting around bright stars remains limited by both quasi-static and residual adaptive optics aberration. In previous papers we have proposed a modification of the self-coherent camera (SCC) design to address both of these limitations, called the Fast Atmospheric SCC Technique (FAST). In this paper we introduce an additional modification to the FAST focal plane mask design, including the existing Tip/tilt and Gaussian components and adding a charge four Vortex (TGV) component. In addition to boosting SCC fringe signal-to-noise ratio (S/N) as in our previous design, we show that the FAST TGV mask is also optimized to reach high contrast at separations closer to the star. In this paper we use numerical simulations to consider the performance improvement on correcting quasi-static aberration using this new mask compared to the previously proposed Tip/tilt+Gaussian mask. Using active deformable mirror control to generate a calibrated half dark hole improves contrast by a factor of about 200 at 2–5 λ/D and up to a factor of 10 at 5–20 λ/D. The new methodology presented in this paper, now simultaneously considering both contrast and fringe S/N, opens the door to a new ideology of coronagraph design, where the coronagraph is now considered in duality as both a diffraction attenuator and a wavefront sensor.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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