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176 artículos

Structural Design and Performance Analysis of Laser Transmitting Telescope for Space Gravitational Wave Detection

Este artículo presenta el diseño estructural y el análisis de rendimiento de un telescopio de transmisión láser basado en una configuración de cuatro espejos fuera de eje para la detección de ondas gravitacionales espaciales, logrando una alta eficiencia óptica, estabilidad de trayectoria y rigidez dinámica mediante optimización de masa, soportes flexibles y validación multifísica bajo condiciones ambientales extremas.

Long Yongtao, Mo Yan, Cao Shengyi, Cao Jiamin, Zhao Lujia, Wang Haibo, Wang Shuangbao, Tan Hao, Liu Xiaohong, Wang Dawei, Ma DonglinTue, 10 Ma🔭 astro-ph

One Hundred Years of Venus Polarimetry: PICSARR Observations of the Phase Curves

Este estudio presenta nuevas observaciones de polarimetría de Venus realizadas un siglo después de los trabajos pioneros de Lyot, las cuales confirman modelos históricos y revelan una variabilidad temporal significativa en la curva de fase, así como un comportamiento de polarización en el ultravioleta en las regiones polares que sugiere una mayor dispersión de Rayleigh y una menor altura de la cima de las nubes en comparación con el ecuador.

Jeremy Bailey, Daniel V. Cotton, Kimberly Bott, Ievgeniia BoikoTue, 10 Ma🔭 astro-ph

Non-common path aberration compensation and a dark hole loop with a pyramid adaptive optics system: Application to SAXO+

Este estudio presenta simulaciones de extremo a extremo que demuestran que, para el sistema SAXO+, la compensación de aberraciones de camino no común y el uso de un bucle de campo oscuro logran reducir significativamente la luz estelar residual, evaluando además el impacto de calibrar las ganancias ópticas del sensor de frente de onda piramidal en diferentes condiciones de observación.

C. Goulas, R. Galicher, F. Vidal, J. Mazoyer, F. Ferreira, A. Sevin, A. Potier, A. Boccaletti, E. Gendron, C. Béchet, M. Tallon, M. Langlois, C. Kulcsár, H-F. Raynaud, N. Galland, L. Schreiber, I. Bernardino Dinis, F. Wildi, G. ChauvinTue, 10 Ma🔭 astro-ph

A GPU-Accelerated Transient Detection Pipeline for DECam Time-Domain Surveys

Este artículo presenta una pipeline de detección de transitorios acelerada por GPU para las encuestas de dominio temporal de DECam, que permite un procesamiento en tiempo real, filtrado científico y clasificación de candidatos mediante redes neuronales convolucionales, logrando una alta eficiencia y precisión en la identificación de eventos astronómicos para múltiples programas de seguimiento.

Lei Hu, Tomás Cabrera, Antonella Palmese, Lifan Wang, Igor Andreoni, Xander J. Hall, Xingzhuo Chen, Jiawen Yang, Frank Valdes, Brendan O'Connor, Yuhan ChenTue, 10 Ma🔭 astro-ph

A Deep Learning Framework for Amplitude Generation of Generic EMRIs

Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo basado en una arquitectura de codificador-decodificador convolucional y estrategias de aprendizaje por transferencia que permite generar amplitudes de ondas gravitacionales para órbitas EMRI genéricas en milisegundos con una alta precisión, superando así las limitaciones computacionales de los métodos tradicionales.

Yan-bo Zeng, Jian-dong Zhang, Yi-Ming Hu, Jianwei MeiTue, 10 Ma🔭 astro-ph

Application of a modified commercial laser mass spectrometer as a science analog of the Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA)

Este estudio presenta la modificación de un espectrómetro de masas comercial para que funcione como un análogo de laboratorio del instrumento MOMA, permitiendo la validación rápida de muestras y la generación de datos de referencia críticos para la futura misión del rover Rosalind Franklin a Marte.

Zachary K. Garvin (Georgetown University, Washington, D.C., USA), Anaïs Roussel (Georgetown University, Washington, D.C., USA), Luoth Chou (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA), Marco E. Castillo (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA, Aerodyne Industries, Cape Canaveral, FL, USA), Xiang Li (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA), William B. Brinckerhoff (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA), Sarah Stewart Johnson (Georgetown University, Washington, D.C., USA)Thu, 12 Ma🔭 astro-ph

Identifying Anomalous DESI Galaxy Spectra with a Variational Autoencoder

Este trabajo demuestra que un Autoencoder Variacional (VAE) puede comprimir y analizar eficazmente espectros de galaxias del DESI para identificar anomalías, distinguiendo entre artefactos instrumentales y objetos físicos únicos, al tiempo que revela una estructura latente interpretable que separa clases de objetos y características espectrales sin necesidad de etiquetas previas.

C. Nicolaou, R. P. Nathan, O. Lahav, A. Palmese, A. Saintonge, J. Aguilar, S. Ahlen, C. Allende Prieto, S. Bailey, S. BenZvi, D. Bianchi, A. Brodzeller, D. Brooks, T. Claybaugh, A. de la Macorra, J. Della Costa, Arjun Dey, P. Doel, J. E. Forero-Romero, E. Gaztañaga, S. Gontcho A Gontcho, G. Gutierrez, K. Honscheid, C. Howlett, M. Ishak, R. Kehoe, D. Kirkby, T. Kisner, A. Kremin, A. Lambert, M. Landriau, L. Le Guillou, A. Meisner, R. Miquel, J. Moustakas, S. Nadathur, F. Prada, I. Pérez-Ràfols, G. Rossi, E. Sanchez, M. Schubnell, M. Siudek, D. Sprayberry, G. Tarlé, B. A. Weaver, H. ZouThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Pre-training vision models for the classification of alerts from wide-field time-domain surveys

Este artículo demuestra que adoptar arquitecturas de visión por computadora pre-entrenadas, especialmente en imágenes de galaxias de Galaxy Zoo, supera en rendimiento y eficiencia a los modelos personalizados entrenados desde cero para la clasificación de alertas en estudios astronómicos de dominio temporal.

Nabeel Rehemtulla, Adam A. Miller, Mike Walmsley, Ved G. Shah, Theophile Jegou du Laz, Michael W. Coughlin, Argyro Sasli, Joshua Bloom, Christoffer Fremling, Matthew J. Graham, Steven L. Groom, David Hale, Ashish A. Mahabal, Daniel A. Perley, Josiah Purdum, Ben Rusholme, Jesper Sollerman, Mansi M. KasliwalThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Simulation-Based Inference for Probabilistic Galaxy Detection and Deblending

El artículo presenta BLISS, un método probabilístico basado en redes neuronales convolucionales y autoencoders que detecta, desmezcla y mide las propiedades de galaxias en imágenes astronómicas simuladas, mejorando significativamente la precisión del flujo en objetos tenues y altamente superpuestos para mitigar errores sistemáticos en futuros sondeos cosmológicos como LSST.

Ismael Mendoza, Derek Hansen, Runjing Liu, Zhe Zhao, Ziteng Pang, Axel Guinot, Camille Avestruz, Jeffrey Regier, the LSST Dark Energy Science CollaborationThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Disk Wind Feedback from High-mass Protostars. V. Application of Multi-Modal Machine Learning to Characterize Outflow Properties

Este estudio presenta un marco de aprendizaje profundo multimodal que integra información espacial y espectral de observaciones de CO para inferir con precisión y robustez propiedades de protostelares de alta masa, como la masa y la inclinación, superando las limitaciones de los métodos tradicionales mediante el uso de arquitecturas Vision Transformer entrenadas con simulaciones magnetohidrodinámicas.

Duo Xu, Ioana A. Stelea, Joshua S. Speagle, Yichen Zhang, Jonathan C. TanThu, 12 Ma🔭 astro-ph

CHRONOS Science Program

El documento presenta a CHRONOS, un observatorio de ondas gravitacionales de próxima generación basado en tierra y enfriado criogénicamente, diseñado para explorar el rango de frecuencias sub-Hz con una sensibilidad sin precedentes, lo que permitirá rastrear inspirales binarias, estudiar el fondo estocástico de ondas gravitacionales y conectar mediciones cosmológicas a través de más de veinte órdenes de magnitud.

Yuki Inoue (on behalf of CHRONOS collaboration), Mario Juvenal S Onglao III (on behalf of CHRONOS collaboration), Vivek Kumar (on behalf of CHRONOS collaboration), Daiki Tanabe (on behalf of CHRONOS collaboration)Thu, 12 Ma🔭 astro-ph

The Cosmological Simulation Code OpenGadget3 -- Implementation of Self-Interacting Dark Matter

Este artículo describe la implementación y liberación pública de un modelo de materia oscura autointeractuante (SIDM) en el código de simulación cosmológica OpenGadget3, detallando sus capacidades para simular dispersión elástica y de dos especies, presentando pruebas de validación y análisis de rendimiento, así como los desafíos técnicos y futuros en este campo.

Moritz S. Fischer, Marc Wiertel, Cenanda Arido, Yashraj Patil, Antonio Ragagnin, Klaus Dolag, Marcus Brüggen, Mathias Garny, Andrew Robertson, Kai Schmidt-HobergThu, 12 Ma🔭 astro-ph

On the angular localization of gravitational-wave signals by pulsar timing arrays

Este estudio analiza los factores que influyen en la localización angular de señales de ondas gravitacionales mediante arrays de temporización de púlsares, derivando expresiones analíticas que demuestran cómo la precisión de la localización depende críticamente de la proximidad angular de los púlsares y de la exactitud con la que se conocen sus distancias, diferenciando entre regímenes donde la mejora en la precisión de la distancia es determinante y aquellos donde la adición de púlsares cercanos es la estrategia óptima.

Stephen R. TaylorThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Attaining Spectral Energy Distributions With Sub-Percent Uncertainties: All-Sky DA White Dwarf Spectrophotometric Standard Stars For Large Telescopes And Surveys

Este artículo presenta la creación de un nuevo conjunto de 32 enanas blancas DA distribuidas por todo el cielo como estándares espectrofotométricos que, al combinar modelos de atmósferas puras de hidrógeno con observaciones, logran una precisión de flujo superior al 99% y complementan los estándares existentes para telescopios y sondeos de gran escala.

Abhijit Saha, Edward W. Olszewski, Benjamin M. Boyd, Thomas Matheson, Tim Axelrod, Gautham Narayan, Annalisa Calamida, Jay B. Holberg, Ivan Hubeny, Ralph C. Bohlin, Susana Deustua, Armin Rest, Jenna Claver, Sean Points, Christopher W. Stubbs, Elena Sabbi, John W. MackentyThu, 12 Ma🔭 astro-ph

Evaluating the spatial intra-pixel sensitivity variations and influence based on space observation

Este artículo propone y valida un método computacional para inferir directamente las variaciones de sensibilidad intra-píxel a partir de imágenes estelares, logrando una mejora de casi 30 veces en la precisión de la centrado estelar al restaurar la función de dispersión de la luz instrumental y eliminar los errores de fase del píxel.

Peipei Wang, Zihuang Cao, Chao Liu, Peng Wei, Xin Zhang, Jialu NieThu, 12 Ma🔭 astro-ph

CSST-PSFNet: A Point Spread Function Reconstruction Model for the CSST Based on Deep Learning

Este artículo presenta CSST-PSFNet, un modelo de aprendizaje profundo que integra redes residuales, arquitecturas Transformer ligeras y representaciones latentes variacionales para lograr una reconstrucción de alta fidelidad del punto de dispersión (PSF) del Telescopio de Sondeo de la Estación Espacial China (CSST), superando la precisión de PSFEx en la recuperación de parámetros de forma críticos para la cosmología de lentes débiles.

Peipei Wang, Peng Wei, Chao Liu, Rui Wang, Feng Wang, Xin ZhangThu, 12 Ma🔭 astro-ph