High dimensional beam inference II: inference of a perturbed HERA beam from simulated visibility data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Accurate beam modelling is important in many radio astronomy applications. In this paper, we focus on beam modelling for 21-cm intensity mapping experiments using radio interferometers, though the techniques also apply to single dish experiments with small modifications. In 21-cm intensity mapping, beam models are usually determined from highly detailed electromagnetic simulations of the receiver system. However, these simulations are expensive, and therefore have limited ability to describe practical imperfections in the beam pattern. We present a fully analytic Bayesian inference framework to infer a beam pattern from the interferometric visibilities assuming a particular sky model and that the beam pattern for all elements is identical, allowing one to capture deviations from the ideal beam for relatively low computational cost. We represent the beam using a sparse Fourier-Bessel basis on a projection of the hemisphere to the unit disc, but the framework applies to any linear basis expansion of the primary beam. We test the framework on simulated visibilities from an unpolarized sky, ignoring mutual coupling of array elements. We successfully recover the simulated, perturbed power beam when the sky model is perfect. Briefly exploring sky model inaccuracies, we find that beam inferences are sensitive to them, so we suggest jointly modelling uncertainties in the sky and beam in related inference tasks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle