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Enregistrement W4390579353 · doi:10.1117/1.jatis.10.1.018001

Maunakea Spectroscopic Explorer exposure time calculator for end-to-end simulator: to optimizing spectrograph design and observing simulation

2024· article· en· W4390579353 sur OpenAlexaffabout
Tae-Geun Ji, Jennifer Sobeck, Changgon Kim, Hojae Ahn, Mingyeong Yang, Tae‐Eun Kim, Sungwook E. Hong, Kei Szeto, J. L. Marshall, C. Surace, Soojong Pak

Notice bibliographique

RevueJournal of Astronomical Telescopes Instruments and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésSpectrographPython (programming language)Computer scienceMean squared errorSoftwareGraphical user interfaceMultitaperSimulationComputer graphics (images)Real-time computingPhysicsAlgorithmSpectral line

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Maunakea Spectroscopic Explorer (MSE) project will provide multi-object spectroscopy in the optical and near-infrared bands using an 11.25-m aperture telescope, repurposing the original Canada–France–Hawaii Telescope site. MSE will observe 4332 objects per single exposure with a field of view of 1.5 square degrees, utilizing two spectrographs with low-moderate (R∼3000, 6000) and high (R≈30,000) spectral resolution. In general, an exposure time calculator (ETC) is used to estimate the performance of an observing system by calculating the signal- to-noise ratio (S/N) and exposure time. We present the design of the MSE ETC, which has four calculation modes (S/N, exposure time, S/N trend with wavelength, and S/N trend with magnitude) and incorporates the MSE system requirements as specified in the conceptual design. The MSE ETC currently allows for user-defined inputs of the target AB magnitude, water vapor, air mass, and sky brightness AB magnitude (additional user inputs can be provided depending on the computational mode). The ETC is built using Python 3.7 and features a graphical user interface that allows for cross-platform use. The development process of the ETC software follows an Agile methodology and utilizes the unified modeling language diagrams to visualize the software architecture. We also describe the testing and verification of the MSE ETC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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