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174 articoli

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

Questo articolo presenta la progettazione e l'analisi delle prestazioni di un telescopio laser a quattro specchi fuori asse per la rilevazione di onde gravitazionali nello spazio, che grazie a un'ottimizzazione strutturale leggera e a un supporto flessibile raggiunge un'efficienza di trasmissione dell'86,3%, una stabilità ottica superiore e una massa ridotta, superando con successo le analisi di resistenza, stabilità termica e dinamica necessarie per l'ambiente spaziale.

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

Cento anni dopo i pionieristici studi di Bernard Lyot, questo lavoro presenta nuove osservazioni di polarimetria di Venere che confermano i modelli esistenti per le lunghezze d'onda visibili ma rivelano un comportamento anomalo nelle regioni polari nell'ultravioletto, suggerendo una maggiore componente di scattering Rayleigh e una minore altezza delle nuvole in quelle zone.

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+

Questo studio presenta simulazioni end-to-end per il sistema SAXO+ che dimostrano come la compensazione delle aberrazioni di percorso non comune e l'uso di un anello a "campo scuro" (dark hole) con un sensore di fronte d'onda piramidale possano ridurre drasticamente la luce stellare residua, migliorando le prestazioni di contrasto per l'osservazione di esopianeti.

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

Il documento presenta una pipeline di rilevamento di transienti accelerata da GPU, progettata per il Dark Energy Camera (DECam), che abilita l'elaborazione in tempo reale e la classificazione dei candidati tramite reti neurali convoluzionali per supportare campagne di osservazione temporali critiche come GW-MMADS e DESIRT.

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

Questo articolo presenta un framework di deep learning basato su un'architettura encoder-decoder convoluzionale e una strategia di transfer learning che genera in millisecondi le ampiezze di Teukolsky per orbite EMRI generiche con un errore trascurabile, risolvendo così le sfide computazionali legate alla modellazione delle onde gravitazionali per i futuri rivelatori spaziali.

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)

Questo studio presenta la modifica di uno spettrometro di massa laser commerciale per renderlo un analogo scientifico dello strumento MOMA a bordo del rover Rosalind Franklin, dimostrando la sua capacità di rilevare e identificare firme biologiche organiche in matrici minerali complesse e campioni analoghi marziani per supportare la preparazione della missione.

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

Questo studio dimostra come un Variational Autoencoder possa comprimere e analizzare circa 200.000 spettri galattici DESI per identificare anomalie, distinguendo tra artefatti strumentali e oggetti fisici unici, mentre l'uso di Astronomaly e l'esplorazione dello spazio latente facilitano l'individuazione di sistematiche e nuove scoperte astrofisiche.

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

Questo studio dimostra che l'adozione di architetture standardizzate pre-addestrate su immagini astronomiche (come quelle di Galaxy Zoo) supera le prestazioni e l'efficienza dei modelli CNN personalizzati addestrati da zero per la classificazione degli allarmi nei sondaggi temporali su larga scala, suggerendo un cambio di paradigma per le future indagini astronomiche.

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

Il paper presenta BLISS, un nuovo metodo probabilistico basato su reti neurali che rileva, deblenda e misura le proprietà delle galassie in immagini astronomiche sovrapposte, migliorando significativamente la precisione dei flussi rispetto ai metodi deterministici e offrendo uno strumento scalabile per mitigare gli errori sistematici nei futuri sondaggi cosmologici come 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

Questo studio presenta un quadro di deep learning multimodale basato su Vision Transformer che, integrando dati spaziali e spettrali delle osservazioni CO, supera i limiti delle proiezioni tradizionali per caratterizzare con precisione e interpretabilità le proprietà dei getti protostellari ad alta massa.

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

CHRONOS Science Program

Il documento presenta CHRONOS, un osservatorio gravitazionale di prossima generazione basato su un interferometro criogenico a torsione con lettura a velocità quantistica non demolitiva, progettato per esplorare la banda sub-Hertz e colmare il divario tra le missioni spaziali e i rilevatori terrestri attuali, permettendo così studi approfonditi sulle sorgenti binarie, sul fondo stocastico di onde gravitazionali e sulla fisica fondamentale.

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

Questo articolo presenta e condivide pubblicamente l'implementazione della materia oscura auto-interagente (SIDM) nel codice cosmologico OpenGadget3, descrivendo i suoi schemi numerici per simulare scattering elastici e interazioni tra specie multiple, dimostrandone al contempo l'accuratezza e le prestazioni attraverso una serie di test.

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

Questo studio analizza i fattori che influenzano la localizzazione angolare dei segnali di onde gravitazionali tramite array di temporizzazione delle pulsar, derivando espressioni analitiche per la precisione di localizzazione che dipendono dalla conoscenza delle distanze delle pulsar e dall'interferenza tra i termini Terra e pulsar, e dimostrando che la decoupling delle fasi del termine pulsar, come avviene nelle ricerche attuali, limita i miglioramenti ottenibili affinando le misure di distanza.

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

Questo articolo presenta la creazione di un nuovo set di 32 stelle standard DA nane bianche distribuite su tutto il cielo, con incertezze spettro-fotometriche inferiori all'1%, che integrano gli standard esistenti per supportare le osservazioni di grandi telescopi e survey con una precisione senza precedenti.

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

Il paper propone e convalida un metodo computazionale per inferire direttamente le variazioni di sensibilità intra-pixel dai dati stellari osservati, permettendo di ripristinare la funzione di dispersione strumentale e migliorare la precisione del centraggio stellare di circa 30 volte, offrendo così una soluzione pratica per la calibrazione continua nei futuri sondaggi astronomici spaziali.

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

Il documento presenta CSST-PSFNet, un modello di deep learning che integra reti neurali residue, architetture Transformer leggere e rappresentazioni latenti variazionali per ricostruire con alta fedeltà la funzione di diffusione del punto (PSF) del Telescopio di Indagine della Stazione Spaziale Cinese (CSST), superando le prestazioni di PSFEx in termini di precisione nella risoluzione delle forme e nell'adattabilità a scenari di degradazione controllata.

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