Modélisation guidée par les données des fonctions d'étalement du point des télescopes terrestres et spatiaux
Notice bibliographique
Résumé
Gravitational lensing is the distortion of the images of distant galaxies by intervening massive objects and constitutes a powerful probe of the Large Scale Structure of our Universe. Cosmologists use weak (gravitational) lensing to study the nature of dark matter and its spatial distribution. These studies require highly accurate measurements of galaxy shapes, but the telescope's instrumental response, or point spread function (PSF), deforms our observations. This deformation can be mistaken for weak lensing effects in the galaxy images, thus being one of the primary sources of systematic error when doing weak lensing science. Therefore, estimating a reliable and accurate PSF model is crucial for the success of any weak lensing mission. The PSF field can be interpreted as a convolutional kernel that affects each of our observations of interest that varies spatially, spectrally, and temporally. The PSF model needs to cope with these variations and is constrained by specific stars in the field of view. These stars, considered point sources, provide us with degraded samples of the PSF field. The observations go through different degradations depending on the properties of the telescope, including undersampling, an integration over the instrument's passband, and additive noise. We finally build the PSF model using these degraded observations and then use the model to infer the PSF at the position of galaxies. This procedure constitutes the ill-posed inverse problem of PSF modelling. The core of this thesis has been the development of new data-driven, also known as non-parametric, PSF models. We have developed a new PSF model for ground-based telescopes, coined MCCD, which can simultaneously model the entire focal plane. Consequently, MCCD has more available stars to constrain a more complex model. The method is based on a matrix factorisation scheme, sparsity, and an alternating optimisation procedure. We have included the PSF model in a high-performance shape measurement pipeline and used it to process ~3500 deg² of r-band observations from the Canada-France Imaging Survey. A shape catalogue has been produced and will be soon released. The main goal of this thesis has been to develop a data-driven PSF model that can address the challenges raised by one of the most ambitious weak lensing missions so far, the Euclid space mission. The main difficulties related to the Euclid mission are that the observations are undersampled and integrated into a single wide passband. Therefore, it is hard to recover and model the PSF chromatic variations from such observations. Our main contribution has been a new framework for data-driven PSF modelling based on a differentiable optical forward model allowing us to build a data-driven model for the wavefront. The new model coined WaveDiff is based on a matrix factorisation scheme and Zernike polynomials. The model relies on modern gradient-based methods and automatic differentiation for optimisation, which only uses noisy broad-band in-focus observations. Results show that WaveDiff can model the PSFs' chromatic variations and handle super-resolution with high accuracy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».