Redshift Assessment Infrastructure Layers (RAIL): Rubin-era photometric redshift stress-testing and at-scale production
이 논문은 LSST 암흑에너지 과학 협력 (DESC) 이 개발한 오픈소스 파이썬 라이브러리인 RAIL 의 버전 1 출시를 소개하며, 대규모 확률적 광도적 적색편이 (photo-z) 추정, 스트레스 테스트 및 성능 평가를 위한 모듈형 도구를 제공하여 루빈 관측소뿐만 아니라 다양한 외은하 과학 연구에 활용될 수 있음을 설명합니다.
The RAIL Team, Jan Luca van den Busch, Eric Charles, Johann Cohen-Tanugi, Alice Crafford, John Franklin Crenshaw, Sylvie Dagoret, Josue De-Santiago, Juan De Vicente, Qianjun Hang, Benjamin Joachimi, Shahab Joudaki, J. Bryce Kalmbach, Arun Kannawadi, Shuang Liang, Olivia Lynn, Alex I. Malz, Rachel Mandelbaum, Grant Merz, Irene Moskowitz, Drew Oldag, Jaime Ruiz-Zapatero, Mubdi Rahman, Markus M. Rau, Samuel J. Schmidt, Jennifer Scora, Raphael Shirley, Benjamin Stölzner, Laura Toribio San Cipriano, Luca Tortorelli, Ziang Yan, Tianqing Zhang, the LSST Dark Energy Science CollaborationFri, 13 Ma🔭 astro-ph