Optimal Differential Astrometry for Multiconjugate Adaptive Optics. I. Astrometric Distortion Mapping using On-sky GeMS Observations of NGC 6723
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Extremely Large Telescope and the Thirty Meter Telescope will use state of the art multiconjugate adaptive optics (MCAO) systems to obtain the full D 4 advantage that their apertures can provide. However, to reach the full astrometric potential of these facilities for on-sky science requires understanding any residual astrometric distortions from these systems and find ways to measure and eliminate them. In this work, we use Gemini multiconjugate adaptive optic system (GeMS) observations of the core of NGC 6723 to better understand the on-sky astrometric performance of MCAO. We develop new methods to measure the astrometric distortion fields of the observing system, which probe the distortion at the highest possible spatial resolution. We also describe methods for examining the time-variable and static components of the astrometric distortion. When applied to the GeMS Gemini South Adaptive Optics Imager (GSAOI) data, we are able to see the effect of the field rotator at the subpixel level, and we are able to empirically derive the distortion due to the optical design of GeMS/GSAOI. We argue that the resulting distortion maps are a valuable tool to measure and monitor the on-sky astrometric performance of future instrumentation. Our overall astrometry pipeline produces high-quality proper motions with an uncertainty floor of ∼45 μ as yr −1 . We measure the proper motion dispersion profile of NGC 6723 from a radius of ∼10″ out to ∼1′ based on ∼12,000 stars. We also produce a high-quality optical–near infrared color–magnitude diagram, which clearly shows the extreme horizontal branch and main-sequence knee of this cluster.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».