The High-contrast End-to-End Performance Simulator (HEEPS): influence of ELT/METIS instrumental effects
Notice bibliographique
Résumé
The High-contrast End-to-End Performance Simulator (HEEPS) is an open-source python-based software with a modular and extensible architecture, that creates end-to-end simulations of high contrast imaging (HCI) instruments. It uses the wavefront Fresnel propagation package PROPER, the telescope instrument data simulator ScopeSim, and the HCI image processing package VIP. In this paper, we present the design of HEEPS, and motivate its baseline structure with the implementation of the Mid-infrared ELT Imager and Spectrograph (METIS) HCI modes, including coronagraphic components such as vortex phase masks, ring apodizers, and apodizing phase plates. Then, we present the key results of our thorough end-to-end simulations starting from 1-hour AO residual phase screens produced with the end-to-end AO simulator COMPASS. We analyze various undesirable effects such as pupil effects (stability, uniformity, drift) and noncommon path phase and amplitude errors. Finally, the coronagraphic performance including all effects is shown for all the METIS HCI modes as 5-sigma sensitivity contrast curves after ADI post-processing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».