AIROPA III: testing simulated and on-sky data
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive optics (AO) images from the W. M. Keck Observatory have delivered numerous influential scientific results, including detection of multi-system asteroids, the supermassive black hole at the center of the Milky Way, and directly imaged exoplanets. Specifically, the precise and accurate astrometry these images yield was used to measure the mass of the supermassive black hole using orbits of the surrounding star cluster. Despite these successes, one of the major obstacles to improved astrometric measurements is the spatial and temporal variability of the point-spread function delivered by the instruments. Anisoplanatic and Instrumental Reconstruction of Off-axis PSFs for AO (AIROPA) is a software package for the astrometric and photometric analysis of AO images using point-spread function fitting together with the technique of point-spread function reconstruction. In AO point-spread function reconstruction, the knowledge of the instrument performance and of the atmospheric turbulence is used to predict the long-exposure point-spread function of an observation. We present the results of our tests using AIROPA on both simulated and on-sky images of the Galactic Center. We find that our method is very reliable in accounting for the static aberrations internal to the instrument, but it does not improve significantly the accuracy on sky, possibly due to uncalibrated telescope aberrations.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».