Euclid. III. The NISP Instrument
Notice bibliographique
Résumé
The Near-Infrared Spectrometer and Photometer (NISP) on board the Euclid satellite provides multiband photometry and R>=450 slitless grism spectroscopy in the 950-2020nm wavelength range. In this reference article we illuminate the background of NISP's functional and calibration requirements, describe the instrument's integral components, and provide all its key properties. We also sketch the processes needed to understand how NISP operates and is calibrated, and its technical potentials and limitations. Links to articles providing more details and technical background are included. NISP's 16 HAWAII-2RG (H2RG) detectors with a plate scale of 0.3" pix^-1 deliver a field-of-view of 0.57deg^2. In photo mode, NISP reaches a limiting magnitude of ~24.5AB mag in three photometric exposures of about 100s exposure time, for point sources and with a signal-to-noise ratio (SNR) of 5. For spectroscopy, NISP's point-source sensitivity is a SNR = 3.5 detection of an emission line with flux ~2x10^-16erg/s/cm^2 integrated over two resolution elements of 13.4A, in 3x560s grism exposures at 1.6 mu (redshifted Ha). Our calibration includes on-ground and in-flight characterisation and monitoring of detector baseline, dark current, non-linearity, and sensitivity, to guarantee a relative photometric accuracy of better than 1.5%, and relative spectrophotometry to better than 0.7%. The wavelength calibration must be better than 5A. NISP is the state-of-the-art instrument in the NIR for all science beyond small areas available from HST and JWST - and an enormous advance due to its combination of field size and high throughput of telescope and instrument. During Euclid's 6-year survey covering 14000 deg^2 of extragalactic sky, NISP will be the backbone for determining distances of more than a billion galaxies. Its NIR data will become a rich reference imaging and spectroscopy data set for the coming decades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».