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🔭 astrophysics

Sequential and non-sequential Zemax Dynamic Link Libraries for generating image slicer integral field units

यह शोध पत्र अनुक्रमिक (sequential) और गैर-अनुक्रमिक (non-sequential) ज़ेमैक्स डायनेमिक लिंक लाइब्रेरीज़ (Zemax Dynamic Link Libraries) प्रस्तुत करता है जो एक ही फ़ाइल के भीतर इमेज स्लाइसर इंटीग्रल फील्ड यूनिट्स का कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से मॉडल करती हैं, जो पारंपरिक मल्टी-कॉन्फ़िगरेशन दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करती हैं और SPECTRE स्पेक्ट्रोग्राफ के डिज़ाइन को सफलतापूर्वक दोहराती हैं।

Ellen Lee2026-04-20
🔭 astrophysics

ExoNet: Multimodal Deep Learning for TESS Exoplanet Candidate Identification via Phase-Folded Light Curves, Stellar Parameters, and Multi-Head Attention Fusion

यह शोध पत्र ExoNet को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो TESS डेटा में एक्सोप्लैनेट उम्मीदवारों की पहचान और सत्यापन को प्रभावी ढंग से स्वचालित करने के लिए 1D CNNs और मल्टी-हेड अटेंशन के माध्यम से फेज-फोल्डेड लाइट कर्व्स और स्टेलर पैरामीटर्स को संयोजित करता है।

Md. Rashadul Islam2026-04-20
⚛️ general relativity

Measuring the rate of glitches in interferometric gravitational wave detectors with a hierarchical Bayesian model

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल (hierarchical Bayesian model) प्रस्तुत करता है जो बिना किसी मनमाने थ्रेशोल्ड के, कम सिग्नल-टू-नॉइज़ वाले क्षेत्रों में ग्रेविटेशनल वेव डिटेक्टरों में नॉन-गॉसियन नॉइज़ ग्लिच की दर को सटीक रूप से मापता है, जिससे समय-समाधान विश्लेषण और रिट्रैक्टेड कैंडिडेट GW230630_070659 जैसे सहवर्ती ग्लिच की पहचान संभव हो पाती है।

Gregory Ashton, Colm Talbot, Andrew Lundgren, Ann-Kristin Malz, Joseph Areeda2026-04-20
🔭 astrophysics

Machine learning isotope shifts in molecular energy levels

यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो CO2_2 के लिए न्यूरल नेटवर्क और CO के लिए एक नवीन ट्रांसफर लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करके आणविक ऊर्जा स्तरों में आइसोटोपोलॉग एक्सट्रपलेशन त्रुटियों को सुधारता है, जिससे एक्सोप्लैनेट वायुमंडलीय अध्ययनों के लिए आवश्यक स्पेक्ट्रोस्कोपिक लाइन सूचियों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Marco G. Barnfield, Oleg L. Polyansky, Sergei N. Yurchenko, Jonathan Tennyson2026-04-20
🔭 astrophysics

Extending Galactic foreground emission with neural networks

यह शोध पत्र एक Cycle-GAN-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो कार्बन मोनोऑक्साइड (CO) उत्सर्जन को सटीक रूप से सिम्युलेट करने के लिए प्लैंक थर्मल डस्ट और HI4PI HI डेटा का लाभ उठाता है, जो कम देखे गए उच्च-गैलेक्टिक अक्षांश क्षेत्रों में वर्तमान मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए इसके सांख्यिकीय गुणों को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित करता है।

Giuseppe Puglisi, Avinash Anand, Marina Migliaccio2026-04-20
🔭 astrophysics

Initial Characterization of Stellar Photometry of Roman images from the OpenUniverse Simulations

यह शोध पत्र OpenUniverse का उपयोग करके रोमन स्पेस टेलीस्कोप सिमुलेशन में स्टेलर फोटोमेट्री के एक प्रारंभिक बेंचमार्क लक्षण वर्णन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि प्रभावी PSFs के एक पुस्तकालय और उप-SCA विभाजन से 0.6–1.2% फ्लक्स परिशुद्धता प्राप्त की जा सकती है, जबकि साथ ही अवशिष्ट गैर-रैखिकता और रंग निर्भरता को भी उजागर किया गया है जिन्हें मिशन की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आगे के एल्गोरिदम परिशोधन की आवश्यकता है।

Lauren Aldoroty, Daniel Scolnic, Arun Kannawadi, Rob Knop, Benjamin Rose, Rebekah Hounsell, Michael Troxel2026-04-17
🔭 astrophysics

Using Symbolic Regression to Emulate the Radial Fourier Transform of the Sérsic profile for Fast, Accurate and Differentiable Galaxy Profile Fitting

यह शोध पत्र सर्सिक प्रोफाइल (Sérsic profile) के रेडियल फूरियर ट्रांसफॉर्म (radial Fourier transform) के लिए एक सिम्बोलिक रिग्रेशन-आधारित एमुलेटर पेश करता है, जो जब पाइसरसिक फिट्टर (pysersic fitter) में कार्यान्वित किया जाता है, तो उच्च सटीकता और अवकलनीयता (differentiability) बनाए रखते हुए मानक विधियों की तुलना में 2.5 गुना तेजी से गैलेक्सी रूपात्मक मापदंडों (galaxy morphological parameters) के मापन को सक्षम बनाता है।

Tim B. Miller, Imad Pasha2026-04-17
🔭 astrophysics

Closed-Form Statistical Relations Between Projected Separation, Semimajor Axis, Companion Mass, and Host Acceleration

यह शोध पत्र क्लोज्ड-फॉर्म, विश्लेषणात्मक संभाव्यता घनत्व फलनों (प्रोबेबिलिटी डेंसिटी फंक्शन्स) को व्युत्पन्न और सत्यापित करता है जो विशिष्ट केपलरियन कक्षीय तत्वों पर निर्भरता के बिना, एक साथी के द्रव्यमान, प्रक्षेपित पृथक्करण और मेजबान त्वरण को सांख्यिकीय रूप से संबंधित करते हैं, जो एक्सोप्लैनेट लक्षण वर्णन के लिए गणनात्मक रूप से कुशल उपकरण प्रदान करते हैं।

Timothy D Brandt2026-04-17
🔭 astrophysics

A Fast and Physically Grounded Ocean Model for GCMs: The Dynamical Slab Ocean Model of the Generic-PCM (rev. 3423)

यह शोध पत्र जेनेरिक-पीसीएम (Generic-PCM) के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल, भौतिक रूप से आधारित डायनेमिकल स्लैब ओशन मॉडल प्रस्तुत करता है जो पवन-चालित परिवहन, एडी पैरामीट्राइजेशन और उन्नत समुद्री बर्फ भौतिकी को शामिल करता है ताकि न्यूनतम अतिरिक्त गणनात्मक लागत पर पृथ्वी की जलवायु को सटीक रूप से पुनरुत्पादित किया जा सके और एक्सोप्लैनेट जलवायु सिमुलेशन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Siddharth Bhatnagar, Francis Codron, Ehouarn Millour, Emeline Bolmont, Maura Brunetti, Jérôme Kasparian, Martin Turbet (…)2026-04-17
🔭 astrophysics

NOMAI : A real-time photometric classifier for superluminous supernovae identification. A science module for the Fink broker

यह शोध पत्र NOMAI को प्रस्तुत करता है, जो Fink ब्रोकर के भीतर तैनात एक वास्तविक समय का मशीन लर्निंग क्लासिफायर है, जो स्पेक्ट्रोस्कोपिक रेडशिफ्ट की आवश्यकता के बिना दुर्लभ सुपरलुमिनस सुपरनोवा उम्मीदवारों की कुशलतापूर्वक पहचान करने के लिए ZTF अलर्ट से फोटोमेट्रिक विशेषताओं का उपयोग करता है, प्रारंभिक मूल्यांकनों में उच्च रिकवरी दर प्राप्त करता है और वेरा सी. रुबिन ऑब्जर्वेटरी के लेगेसी सर्वे ऑफ स्पेस एंड टाइम के भविष्य के अनुप्रयोग के लिए तैयार है।

E. Russeil, R. Lunnan, J. Peloton, S. Schulze, P. J. Pessi, D. Perley, J. Sollerman, A. Gkini, Y. Hu, T. -W. Chen, E. C. (…)2026-04-17