Photometry of supernovae in an image series: methods and application to the SuperNova Legacy Survey (SNLS)
Notice bibliographique
Résumé
Aims. We present a technique to measure lightcurves of time-variable point sources on a spatially structured background from imaging data. The technique was developed to measure lightcurves of SNLS supernovae in order to infer their distances. This photometry technique performs simultaneous point spread function (PSF) photometry at the same sky position on an image series. Methods. We describe two implementations of the method: one that resamples images before measuring fluxes, and one which does not. In both instances, we sketch the key algorithms involved and present the validation using semi-artificial sources introduced in real images in order to assess the accuracy of the supernova flux measurements relative to that of surrounding stars. We describe the methods required to anchor these PSF fluxes to calibrated aperture catalogs, in order to derive SN magnitudes. Results. We find a marginally significant bias of 2 mmag of the after-resampling method, and no bias at the mmag accuracy for the non-resampling method. Given surrounding star magnitudes, we determine the systematic uncertainty of SN magnitudes to be less than 1.5 mmag, which represents about one third of the current photometric calibration uncertainty affecting SN measurements. The SN photometry delivers several by-products: bright star PSF flux measurements which have a repeatability of about 0.6%, as for aperture measurements; we measure relative astrometric positions with a noise floor of 2.4 mas for a single-image bright star measurement; we show that in all bands of the MegaCam instrument, stars exhibit a profile linearly broadening with flux by about 0.5% over the whole brightness range.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».