Quantum Yield and Charge Diffusion in the Nancy Grace Roman Space Telescope Infrared Detectors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weak gravitational lensing is a powerful tool for studying the growth of structure across cosmic time. The shear signal required for weak lensing analyses is very small, so any undesirable detector-level effects which distort astronomical images can significantly contaminate the inferred shear. The Nancy Grace Roman Space Telescope (Roman) will fly a focal plane with 18 Teledyne H4RG-10 near-infrared (IR) detector arrays; these have never before been used for weak lensing and they present different instrument calibration challenges relative to charge-coupled devices. A pair of previous investigations demonstrated that spatiotemporal correlations of flat field images can effectively separate the brighter-fatter effect (BFE) and interpixel capacitance (IPC). A third paper in the series introduced a Fourier-space treatment of these correlations which allowed the authors to expand to higher orders in BFE, IPC, and classical nonlinearity. This work expands the previous formalism to include quantum yield and charge diffusion. We test the updated formalism on simulations and show that we can recover input visible characterization values to within a few percent. We then apply the formalism to visible and IR flat field data from three Roman flight candidate detectors. We find that BFE is present in all detectors and that the magnitude of its central pixel value is comparable between visible data and IR data. We fit a 2D Gaussian model to the charge diffusion at 0.5 μ m wavelength, and find variances of C 11 = 0.1066 ± 0.0011 pix 2 in the horizontal direction, C 22 = 0.1136 ± 0.0012 pix 2 in the vertical direction, and a covariance of C 12 = 0.0001 ± 0.0007 pix 2 (stat) for SCA 20829. Last, we convert the asymmetry of the charge diffusion into an equivalent shear signal using the sensitivity coefficients for the Roman survey, and find a contamination of the shear correlation function to be ξ + ∼ 10 −6 for each detector. This exceeds Roman’s allotted error budget for the measurement by a factor of ( 10 ) in power (amplitude squared) but can likely be mitigated through standard methods for fitting the point-spread function (PSF) since for weak lensing applications the charge diffusion can be treated as a contribution to the PSF. Further work considering the impact of charge diffusion and quantum yield on shear measurements will follow once all detectors covering the Roman focal plane are selected.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».