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Enregistrement W4288696785 · doi:10.1093/mnras/stac2130

Resolved imaging of exoplanets with the solar gravitational lens

2022· article· en· W4288696785 sur OpenAlexaff
Slava G. Turyshev, Viktor T. Toth

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensOttawa Public Health
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsExoplanetPlanetAstronomyDeconvolutionImage planeAstrophysicsPixelContext (archaeology)Einstein ringGravitational lensOpticsGalaxyImage (mathematics)Computer scienceComputer visionRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We discuss the feasibility of direct multipixel imaging of exoplanets with the solar gravitational lens (SGL) in the context of a realistic deep space mission. For this, we consider an optical telescope, placed in the image plane that forms in the strong interference region of the SGL. We consider an Earth-like exoplanet located in our immediate stellar neighbourhood and model its characteristics using our own Earth. We estimate photon fluxes from such a compact, extended, resolved exoplanet. This light appears in the form of an Einstein ring around the Sun, seen through the solar corona. The solar corona background contributes a significant amount of stochastic noise and represents the main noise source for observations utilizing the SGL. We estimate the magnitude of this noise. We compute the resulting signal-to-noise ratios (SNRs) and related integration times that are needed to perform imaging measurements under realistic conditions. It is known that deconvolution, removing the blur due to the SGL’s spherical aberration substantially decreases the SNR. Our key finding is that this ‘penalty’ is significantly mitigated when sampling locations in the image plane (image pixels) remain widely spaced. Consequently, we conclude that an imaging mission is challenging but feasible, using technologies that are either already available or in active development. Under realistic conditions, high-resolution imaging of Earth-like exoplanets in our galactic neighbourhood requires only weeks or months of integration time, not years as previously thought: a high quality 1000 × 1000 pixel image of an Earth-like planet at Proxima Centauri could be obtained with SNR > 10 using approximately 14 months of integration time.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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