astro-ph.IM पेपर

An Algorithm Architecture for Radio Interferometric Data Processing

यह शोध पत्र रेडियो इंटरफेरोमेट्रिक डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक स्केलेबल, मॉड्यूलर एल्गोरिदम आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो अंशांकन (कैलिब्रेशन) और इमेजिंग को संख्यात्मक अनुकूलन समस्याओं के रूप में एकीकृत करता है, विविध हार्डवेयर पर प्रदर्शन पोर्टेबिलिटी के लिए LibRA और Kokkos फ्रेमवर्क का लाभ उठाता है, और लगभग 2 TB/घंटा की दर से VLA डेटा को प्रोसेस करके अल्ट्रा-डीप इमेज बनाने के माध्यम से अपनी प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।

S. Bhatnagar, U. Rau, M. Hsieh, J. Kern, R. Xue2026-04-28

🔭 astrophysics

A Machine Learning Approach to Meteor Classification

यह शोध पत्र बहु-आयामी अवलोकन संबंधी डेटा के आधार पर उल्कापिंडों को वर्गीकृत करने के लिए फैक्टर एनालिसिस और गॉसियन मिक्सचर मॉडल्स का उपयोग करने वाले एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक नई, भौतिक रूप से प्रेरित कठोरता वर्गीकरण योजना ( $H_{\mathrm{class}}$ ) प्राप्त होती है जो पारंपरिक तरीकों में सुधार करती है।

Samantha Hemmelgarn, Nicholas Moskovitz, Denis Vida2026-04-28

🔭 astrophysics

KilonovaSCORER: Prior-Predictive Scoring of Kilonovae for Real-Time Multimessenger Follow-Up

`KilonovaSCORER` एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे वास्तविक समय के मल्टीमेसेंजर खगोल विज्ञान के लिए डिज़ाइन किया गया है जो भौतिक रूप से प्रेरित मॉडलिंग और अनुक्रमिक बेयस डायग्नोस्टिक्स का उपयोग करता है ताकि विरल, प्रारंभिक-समय के फोटोमेट्री का उपयोग करके किलोनोवा उम्मीदवारों को तेजी से रैंक किया जा सके और उन्हें सुपरनोवा संदूषकों से अलग किया जा सके।

P. Darc, C. D. Kilpatrick2026-04-28

🔭 astrophysics

PEEPSS: Photonic-Enabled ExoPlanet Spectroscopic Sensor for the Habitable Worlds Observatory

PEEPSS (फोटोनिक-एनेबल्ड एक्सोप्लैनेट स्पेक्ट्रोस्कोपिक सेंसर) हैबिटेबल वर्ल्ड्स ऑब्जर्वेटरी के लिए एक प्रस्तावित प्रणाली है जो फोटोनिक लैंटर्न का उपयोग करके कोरोनाग्राफ के "डार्क होल" से प्रकाश को सिंगल-मोड फाइबर में युग्मित करती है, जिससे उच्च-परिशुद्धता तरंग-अग्र संवेदन (वेवफ्रंट सेंसिंग) और कुशल निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी सक्षम होती है ताकि छोटे आंतरिक वर्किंग एंगल्स पर एक्सोप्लैनेट्स का पता लगाने की क्षमता में सुधार किया जा सके।

Genevieve Markees, Stephen S. Eikenberry, Rodrigo Amezcua-Correa, Miguel Bandres, Rebecca Jensen-Clem, Sergio Leon-Saval (…)2026-04-28

🔭 astrophysics

gateau: an observation simulator for ground-based submillimeter astronomy with integral field units and kinetic inductance detectors

लेखक *gateau* का परिचय देते हैं, जो एक मॉड्यूलर, GPU-त्वरित और ओपन-सोर्स एंड-टू-एंड सिम्युलेटर है, जिसे काइनेटिक इंडक्टेंस डिटेक्टर्स का उपयोग करने वाले सबमिलीमीटर इंटीग्रल फील्ड यूनिट्स के डिज़ाइन और ऑब्जर्वेशन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

A. Moerman, N. Soshnin, S. A. Brackenhoff, S. O. Dabironezare, K. Karatsu, L. H. Marting, S. A. H. de Rooij, M. Roos, B. (…)2026-04-28

🔬 applied physics

ArchGEM: an Advanced Data Analysis Tool for Analyzing Scattered Light Noise in LIGO

ArchGEM एक स्वचालित ढांचा है जो LIGO स्पेक्ट्रोग्राम में बिखरे हुए प्रकाश के शोर (scattered-light noise) की पहचान करने के लिए पीक-फाइंडिंग और गॉसियन मिक्सचर मॉडल क्लस्टरिंग का उपयोग करता है, जिससे शोधकर्ताओं को शोर न्यूनीकरण रणनीतियों का मार्गदर्शन करने के लिए स्कैटरिंग सतहों के भौतिक गुणों और गति का लक्षण वर्णन करने की अनुमति मिलती है।

Kaylah McGowan, Shania Nichols, Siddharth Soni, Chayan Chatterjee, Gabriela Gonzalez, Kelly Holley-Bockelmann, Karan Jan (…)2026-04-28

🔬 applied physics

High-Precision Ground Characterization of Test-Mass Magnetic Properties for the Taiji Gravitational Wave Mission via a Physics-Informed Neural Framework

यह शोध पत्र एक एआई-संवर्धित डिफरेंशिएबल वेटेड लीस्ट स्क्वायर्स (AI-WLS) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ताईजी गुरुत्वाकर्षण तरंग मिशन के लिए टॉर्शन-पेंडुलम मापों में गैर-स्थिर शोर को प्रभावी ढंग से दबाकर टेस्ट-मास चुंबकीय गुणों के उच्च-परिशुद्धता लक्षण वर्णन को प्राप्त करने के लिए एक डाइलेटेड रेसिडुअल नेटवर्क को एक भौतिक सॉल्वर के साथ जोड़ता है।

Chang Liu, Qiong Deng, Huadong Li, Liwei Yang, Xiaodong Peng, Ziren Luo, Yuzhu Zhang, Chen Gao, Xiaotong Wei, Minghui Du (…)2026-04-28

⚛️ general relativity

Physics informed operator learning of parameter dependent spectra

यह शोध पत्र $\texttt{DeepOPiraKAN}$ को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो भौतिक मापदंडों और उनके अनुरूप स्पेक्ट्रा के बीच निरंतर मैपिंग को सीखता है, और विभिन्न स्पिन रेंज में केर ब्लैक होल के क्वेसिनॉर्मल मोड्स की सटीक भविष्यवाणी करके उच्च-परिशुद्धता प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Haohao Gu, Sensen He, Hanlin Song, Bo Liang, Zhenwei Lyu, Xiaoguang Hu, Minghui Du, Peng Xu, Bo-Qiang Ma2026-04-28

🔭 astrophysics

Beyond the Final Label: Exploiting the Untapped Potential of Classification Histories in Astronomical Light Curve Analysis

यह शोध पत्र एक नया ढांचा प्रस्तावित करता है जो वर्गीकरण इतिहास के टेम्पोरल इवोल्यूशन (temporal evolution) को शामिल करके खगोलीय लाइट कर्व वर्गीकरण को बढ़ाता है और क्लासिफायर्स की स्थिरता और प्रारंभिक-प्रदर्शन सटीकता का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए वासरस्टीन डिस्टेंस (Wasserstein distance) पर आधारित नए मेट्रिक्स पेश करता है।

Zhuoyang Zhou, Alex I. Malz, Chad M. Schafer, Konstantin Malanchev, Guillermo Cabrera-Vives, Christopher Hernández2026-04-28

🔭 astrophysics

Probabilistic Spectral Reconstruction of Trans-Neptunian Objects from Sparse Photometry: A Framework for Taxonomy, Survey Optimization, and Outlier Detection

यह शोध पत्र एक संभाव्य लेटेंट-स्पेस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विरल फोटोमेट्री से पूर्ण निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रा को पुनर्गठित करने के लिए बायेसियन अनुमान और प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस का उपयोग करता है, जिससे ट्रांस-नेपच्यूनियन वस्तुओं के लिए अधिक कुशल वर्गीकरण, सर्वेक्षण अनुकूलन और आउटलायर डिटेक्शन सक्षम होता है।

Hsing Wen Lin, Larissa Markwardt, Kevin J. Napier, Fred C. Adams, Renu Malhotra, David W. Gerdes2026-04-28

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