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Enregistrement W4415037365 · doi:10.48550/arxiv.2505.21328

robostrategy: Field and Target Assignment Optimization in the Sloan Digital Sky Survey V

2025· preprint· en· W4415037365 sur OpenAlexfundno aff
Michael R. Blanton, Joleen K. Carlberg, T. Dwelly, Ilija Medan, S. Drew Chojnowski, Kevin R. Covey, Megan C. Davis, John Donor, Pramod Gupta, Alexander Ji, Jennifer A. Johnson, Juna A. Kollmeier, José Sánchez-Gallego, Conor Sayres, Eleonora Zari

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Image Processing and Photogrammetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesLeibniz-GemeinschaftUniversity of Colorado BoulderMax-Planck-Institut für AstronomieLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamNew Mexico State UniversityNanjing UniversityYale UniversityUniversity of TorontoCalifornia Institute of TechnologyUniversität HamburgÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneSpace Telescope Science InstituteUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationEberhard Karls Universität TübingenJohns Hopkins UniversityNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnHarvard UniversityChina National Textile and Apparel CouncilNational Science FoundationYunnan UniversityOhio State UniversityMax-Planck-GesellschaftCarnegie Institution of WashingtonSmithsonian Astrophysical ObservatoryFlatiron HealthSmithsonian Institution
Mots-clésSkySoftwareField of viewField (mathematics)Object (grammar)Cardinal pointFunction (biology)Thematic Mapper

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an algorithmic method for efficiently planning a long-term, large-scale multi-object spectroscopy program. The Sloan Digital Sky Survey V (SDSS-V) Focal Plane System performs multi-object spectroscopy using 500 robotic positioners to place fibers feeding optical and infrared spectrographs across a wide field. SDSS-V uses this system to observe targets throughout the year at two observatories in support of the science goals of its Milky Way Mapper and Black Hole Mapper programs. These science goals require observations of objects over time with preferred temporal spacinges (referred to as "cadences"), which can differ from object to object even in the same area of sky. robostrategy is the software we use to construct our planned observations so that they can best achieve the desired goals given the time available as a function of sky brightness and local sidereal time, and to assign fibers to targets during specific observations. We use linear programming techniques to seek optimal allocations of time under the constraints given. We present the methods and example results obtained with this software.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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