Overview of the Fiber System for the Dark Energy Spectroscopic Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) is a revolutionary instrument designed for precise measurements of cosmic distances and the investigation of dark energy. DESI utilizes 5000 optical fibers to simultaneously measure the spectra of distant objects and aims to measure 40 million galaxies and quasars in a 5 yr survey. One of the critical challenges to DESI’s success was ensuring that the fiber system was not only highly efficient but also delivered a highly stable beam enabling more reliable sky subtraction for measurements of faint objects. We achieved this stability by minimizing the stress on the fiber system during the manufacture and operation of the telescope and fiber positioning robots. We installed the DESI fiber system on the 4 m Mayall telescope with ≥99% of fibers intact, and the instrument has delivered superb optical performance throughout the initial years of the DESI survey, including ≥90% average throughput when injected with a focal ratio of ∼f/3.9 as delivered by the primary focus corrector, excluding fiber absorption losses. The design of DESI required multiple innovations to achieve these requirements, such as cleaved fibers bonded with a UV-curing epoxy to glass ferrules in the focal plane and fusion splicing instead of physical connectors. In this paper, we describe the development, delivery, and installation of the fiber system, the innovations that made the state-of-the-art performance possible, and the key lessons learned that could benefit future projects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,009 |
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 ».