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Enregistrement W3153222899 · doi:10.1364/ao.422155

Vector-apodizing phase plate coronagraph: design, current performance, and future development [Invited]

2021· article· en· W3153222899 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensInstitute of Particle PhysicsUniversity of VictoriaUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCoronagraphStarlightApodizationPolarization (electrochemistry)Achromatic lensOffset (computer science)WavefrontInfraredPhase distortion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, the vector-apodizing phase plate (vAPP) coronagraph has been developed from concept to on-sky application in many high-contrast imaging systems on 8 m class telescopes. The vAPP is a geometric-phase patterned coronagraph that is inherently broadband, and its manufacturing is enabled only by direct-write technology for liquid-crystal patterns. The vAPP generates two coronagraphic point spread functions (PSFs) that cancel starlight on opposite sides of the PSF and have opposite circular polarization states. The efficiency, that is, the amount of light in these PSFs, depends on the retardance offset from a half-wave of the liquid-crystal retarder. Using different liquid-crystal recipes to tune the retardance, different vAPPs operate with high efficiencies (${\gt}96\%$) in the visible and thermal infrared (0.55 µm to 5 µm). Since 2015, seven vAPPs have been installed in a total of six different instruments, including Magellan/MagAO, Magellan/MagAO-X, Subaru/SCExAO, and LBT/LMIRcam. Using two integral field spectrographs installed on the latter two instruments, these vAPPs can provide low-resolution spectra (${\rm{R}} \sim 30$) between 1 µm and 5 µm. We review the design process, development, commissioning, on-sky performance, and first scientific results of all commissioned vAPPs. We report on the lessons learned and conclude with perspectives for future developments and applications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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