🔭 astrophysics

Design, assembly, and initial test results of a cryostat for holographic characterization of microwave telescopes

यह शोध पत्र एक 1.4-मीटर बेलनाकार क्रायोस्टेट के डिजाइन, निर्माण और सफल कक्ष-तापमान निर्वात योग्यता (वैक्यूम क्वालिफिकेशन) का विवरण देता है, जिसमें दो-चरणीय शीतलन प्रणाली और हल्के रेडिएशन शील्ड शामिल हैं, जिसे विशेष रूप से पूर्ण-पैमाने के क्रायोजेनिक माइक्रोवेव टेलीस्कोप ऑप्टिक्स के होलोग्राफिक लक्षण वर्णन के लिए इंजीनियर किया गया है।

Jon E. Gudmundsson, Miranda Eiben, Thomas J. L. J. Gascard, Eve M. Vavagiakis2026-08-21
🔭 astrophysics

Microlensify: a Transformer Based Machine Learning Classifier for Microlensing Events Trained on TESS Light Curves

यह शोध पत्र Microlensify को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-सूचित (physics-informed) ट्रांसफार्मर-आधारित वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर है जिसे TESS डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो विभिन्न उच्च-कैडेंस सर्वेक्षणों में माइक्रोलेंसिंग उम्मीदवारों की प्रभावी ढंग से पहचान करने, फाल्स पॉजिटिव्स को फ़िल्टर करने और घटना की अवधि का सटीक अनुमान लगाने में सक्षम है।

Atousa Kalantari, Somayeh Khakpash, Sedighe Sajadian, Hosein Haghi, Willow Fox Fortino, Rosanne Di Stefano2026-08-21
🔭 astrophysics

Responses of the X-ray spectrometer/imager STIX onboard Solar Orbiter

यह शोध पत्र सोलर ऑर्बिटर पर स्थित STIX उपकरण के एक सत्यापित Geant4 मोंटे कार्लो मॉडल को प्रस्तुत करता है जो इसके जटिल एक्स-रे रिस्पॉन्स का सटीक रूप से अनुकरण करता है और क्रैब नेबुला अवलोकनों द्वारा इसकी पुष्टि की गई है ताकि सौर ज्वालाओं के सटीक इमेजिंग स्पेक्ट्रोस्कोपी को सक्षम बनाया जा सके।

Hualin Xiao, Olivier Limousin, Ewan Dickson, Säm Krucker2026-08-21
🔭 astrophysics

Towards independent event horizon imaging of the supermassive black holes in M87 and the Milky Way

यह शोध पत्र GenDIReCT नामक एक नवीन, अंशांकन-लचीले (calibration-resilient) इमेजिंग फ्रेमवर्क का उपयोग करके M87* और Sgr A* के EHT डेटा का एक स्वतंत्र विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक स्टेशन-आधारित अंशांकन पर निर्भर हुए बिना ब्लैक होल की छवियों को पुनर्गठित करने के लिए क्लोजर इनवेरियंट्स (closure invariants) को डिफ्यूजन-आधारित जनरेटिव डीप लर्निंग के साथ संयोजित करता है।

Nithyanandan Thyagarajan, Samuel Lai, Ivy Wong, Foivos Diakogiannis2026-08-21
⚛️ general relativity

Toward Efficient and Accurate EMRI Parameter Estimation: A Machine Learning-Enhanced MCMC Framework

यह शोध पत्र फ्लो-मैचिंग एमसीएमसी (FM-MCMC) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेयसियन ढांचा है जो निरंतर सामान्यीकरण प्रवाह (continuous normalizing flows) को समानांतर टेम्परिंग (parallel tempering) के साथ जोड़ता है ताकि पारंपरिक विधियों की कम्प्यूटेशनल अक्षमता और स्थानीय-फँसाव (local-trapping) की समस्याओं को दूर किया जा सके, जिससे भविष्य के अंतरिक्ष-आधारित गुरुत्वाकर्षण-तरंग मिशनों में अत्यधिक-द्रव्यमान-अनुपात इनस्पायरल (extreme-mass-ratio inspirals) के लिए सुदृढ़, निष्पक्ष और स्केलेबल पैरामीटर अनुमान सक्षम हो सके।

Bo Liang, Chang Liu, Hanlin Song, Zhenwei Lyu, Minghui Du, Peng Xu, Ziren Luo, Sensen He, Haohao Gu, Tianyu Zhao, Manjia (…)2026-08-20
🔭 astrophysics

\mboxH\mbox{H} \mboxI\mbox{I} 21-cm Absorption Spectra Classification using Machine Learning

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि H I 21-cm अवशोषण रेखाओं के स्पेक्ट्रल मापदंडों पर प्रशिक्षित एक रैंडम फॉरेस्ट मशीन लर्निंग मॉडल, उन्हें 89% की सटीकता के साथ "इंटरवीनिंग" (intervening) या "एसोसिएटेड" (associated) के रूप में कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से वर्गीकृत कर सकता है, जो FLASH और स्क्वायर किलोमीटर ऐरे (Square Kilometre Array) जैसे भविष्य के बड़े पैमाने के सर्वेक्षणों के लिए एक स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।

Debasish Mondal, Anirudh S. Nemmani, Arunima Banerjee2026-08-20
⚛️ general relativity

Leveraging rapid parameter estimates for efficient gravitational-wave Bayesian inference via posterior repartitioning

यह शोध पत्र एक नवीन विधि प्रस्तुत करता है जो उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात वाले आयोजनों के लिए बेयसियन ग्रेविटेशनल-वेव इन्फरेंस को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करने के लिए \texttt{simple-pe} एल्गोरिदम से प्राप्त तीव्र निम्न-विलंबता पैरामीटर अनुमानों को पोस्टीरियर रीपार्टिशनिंग के साथ जोड़ती है, जबकि मानक अनइन्फॉर्म्ड विश्लेषणों के समान परिणामों की गणितीय गारंटी भी देती है।

Metha Prathaban, Charlie Hoy, Michael J. Williams2026-08-20
🔭 astrophysics

Astro-Hunters: Machine Learning for Exoplanet Transit Detection in TESS Photometry

यह शोध पत्र "एस्ट्रो-हंटर्स" (Astro-Hunters) पाइपलाइन को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि TESS डेटा में एक्सोप्लैनेट ट्रांजिट का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल का प्रदर्शन मुख्य रूप से प्रशिक्षण लेबल और अवलोकन संबंधी सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात की गुणवत्ता द्वारा सीमित है, न कि क्लासिफायर आर्किटेक्चर द्वारा, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि सिग्नल सुलभता के लिए फेज-फोल्डिंग (phase-folding) अनिवार्य बनी हुई है।

Fatimah Emad Eldin2026-08-20
🔭 astrophysics

A deep learning algorithm for black hole spin estimation using hot-spot secondary images

यह शोध पत्र STIHOS प्रस्तुत करता है, जो एक डीप लर्निंग एल्गोरिदम है जो प्राथमिक और द्वितीयक हॉट-स्पॉट छवियों के बीच स्थिति कोण (पोजीशन एंगल) के अंतर से ब्लैक होल के स्पिन और झुकाव का सटीक अनुमान लगाता है, जो आंशिक-कक्षा दृश्यता और अवलोकन संबंधी त्रुटियों के तहत भी मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Aristomenis I. Yfantis, Rami Al-Belmpeisi2026-08-20
🔭 astrophysics

Mapping the Information Geometry of an Unresolved Dark Matter Population using a Differentiable Strong Lensing Simulator

यह शोध पत्र एक विभेदक (डिफरेंशिएबल) स्ट्रॉन्ग-लेंसिंग सिम्युलेटर और स्पेक्ट्रल बेसिस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो यह मात्रात्मक रूप से निर्धारित करता है कि मैक्रो-मॉडल और सोर्स-मॉडल डिजेनेरेसी (अपभ्रंशता) अनरिजॉल्व्ड डार्क मैटर सबहेलो डिटेक्शन की क्षमता को कैसे सीमित करती है, और अंततः इन सबस्ट्रक्चर के प्रति संवेदनशीलता को विनियमित और अनुकूलित करने के लिए एक नैदानिक उपकरण के रूप में फिशर ग्राफ लाप्लासियन प्रायर का प्रस्ताव देता है।

Alexandre Adam2026-08-20