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Enregistrement W3112309870 · doi:10.1117/12.2570380

The Talbot effect's impact on the high contrast imaging modes of METIS

2020· article· en· W3112309870 sur OpenAlexaboutno aff
André Boné, Tibor Agócs, Olivier Absil, Christian Delacroix, A. Amorim, Jeff Lynn

Notice bibliographique

RevueAdvances in Optical and Mechanical Technologies for Telescopes and Instrumentation IV · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésOpticsWavefrontExit pupilPhysicsAdaptive opticsCollimated lightTalbot effectWavefront sensorSpatial frequencyPoint spread functionStrehl ratioAmplitudeDiffractionWavelengthPhase (matter)PupilLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ELT, Europe’s Extremely Large Telescope, with its 39m main mirror will be the largest optical/infrared telescope in the world, able to work at the diffraction limit. METIS is one of its first light instruments with powerful imaging and spectroscopic capabilities in the thermal wavelengths. It contains several high contrast imaging (HCI) modes, which allow it to detect and characterize exoplanets amongst others. The HCI performance is highly dependent on pupil stabilization mechanisms and a closed loop compensation of non-common path aberrations degrading the wavefront error of the instrument. The Talbot effect is a near-field effect on collimated light, where spatial frequencies of the wavefront are re-imaged periodically along the optical path. The periodicity is known as the Talbot length, which is a function of the wavelength and the wavefront’s spatial frequencies with the latter being a result of the wavefront errors caused by the surface form errors of optical elements. The aberrations oscillate from amplitude to phase, in the spatial scale of one Talbot length, which can have an impact on the performance of the HCI modes. We evaluate the impact of the Talbot effect with respect to the METIS phase aberration budget by assuming representative power spectral density profile for the surface form error of each optical surface. We propagate the errors to the subsequent pupil plane and finally investigate the resulting point spread function profile. Simulations are fed back into the HCI error budget and if necessary, the specifications regarding instrument surface form are adjusted.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,255

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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