論文の概要: Evolutionary Map of the Universe (EMU):Compact radio sources in the
SCORPIO field towards the Galactic plane
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03843v1
- Date: Mon, 11 Jan 2021 12:25:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 14:28:56.656836
- Title: Evolutionary Map of the Universe (EMU):Compact radio sources in the
SCORPIO field towards the Galactic plane
- Title（参考訳）: 宇宙の進化地図(EMU):SCORPIOフィールドの銀河面へのコンパクトな電波源
- Authors: S. Riggi, G. Umana, C. Trigilio, F. Cavallaro, A. Ingallinera, P.
Leto, F. Bufano, R.P. Norris, A.M. Hopkins, M.D. Filipovi\'c, H. Andernach,
J.Th. van Loon, M.J. Micha{\l}owski, C. Bordiu, T. An, C. Buemi, E. Carretti,
J.D. Collier, T. Joseph, B.S. Koribalski, R. Kothes, S. Loru, D. McConnell,
M. Pommier, E. Sciacca, F. Schillir\'o, F. Vitello, K. Warhurst, M. Whiting
- Abstract要約: オーストラリアのSquare Kilometre Array Pathfinder(ASKAP)の早期科学プログラムで撮影された銀河面の領域の観測について報告する。
SCORPIOフィールドを912MHzで観測し、15個のアンテナからなる未完成アレイを観測した。
CAESARソースファインダーを使用して、合計3963の電波源が検出され、フィールドで特徴付けられました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present observations of a region of the Galactic plane taken during the
Early Science Program of the Australian Square Kilometre Array Pathfinder
(ASKAP). In this context, we observed the SCORPIO field at 912 MHz with an
uncompleted array consisting of 15 commissioned antennas. The resulting map
covers a square region of ~40 deg^2, centred on (l, b)=(343.5{\deg},
0.75{\deg}), with a synthesized beam of 24"x21" and a background rms noise of
150-200 {\mu}Jy/beam, increasing to 500-600 {\mu}Jy/beam close to the Galactic
plane. A total of 3963 radio sources were detected and characterized in the
field using the CAESAR source finder. We obtained differential source counts in
agreement with previously published data after correction for source extraction
and characterization uncertainties, estimated from simulated data. The ASKAP
positional and flux density scale accuracy were also investigated through
comparison with previous surveys (MGPS, NVSS) and additional observations of
the SCORPIO field, carried out with ATCA at 2.1 GHz and 10" spatial resolution.
These allowed us to obtain a measurement of the spectral index for a subset of
the catalogued sources and an estimated fraction of (at least) 8% of resolved
sources in the reported catalogue. We cross-matched our catalogued sources with
different astronomical databases to search for possible counterparts, finding
~150 associations to known Galactic objects. Finally, we explored a
multiparametric approach for classifying previously unreported Galactic sources
based on their radio-infrared colors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,オーストラリア四角キロメートル配列パスファインダー (askap) の初期科学プログラム中に観測された銀河面の領域について述べる。
この文脈では、SCORPIOフィールドを912MHzで観測し、15個のアンテナからなる未完成アレイを観測した。
その結果得られた地図は、(l, b)=(343.5{\deg}, 0.75{\deg})を中心に約40 deg^2の正方形領域をカバーし、合成されたビームは24"x21"、背景rmsノイズは150-200 {\mu}jy/beamで、銀河面に近い500-600 {\mu}jy/beamまで増加する。
CAESARソースファインダを用いて,3963個の電波源を検出した。
シミュレーションデータから推定した音源抽出と特徴的不確かさの補正後, 予め公表したデータと一致する差分音源数を得た。
また,ATCAの2.1GHzと10"の空間分解能において,従来の調査(MGPS,NVSS)とSCORPIOフィールドの観測により,ASKAPの位置およびフラックス密度スケールの精度についても検討した。
これにより、カタログ化されたソースのサブセットのスペクトル指数と、報告されたカタログの解決されたソースの(少なくとも)8%を推定した割合を測定することができた。
我々は、分類された情報源と異なる天文学データベースを交互に組み合わせて、可能な天体を探索し、既知の銀河天体と約150の関連を見出した。
最後に,従来報告されていなかった銀河源を無線赤外色に基づいて分類するマルチパラメトリック手法を検討した。
関連論文リスト
- Real-time gravitational-wave inference for binary neutron stars using machine learning [71.29593576787549]
近似を行なわずに1秒で完全なBNS推論を行う機械学習フレームワークを提案する。
本手法は, (i) 合併前の正確な局所化を提供することにより, (i) 近似低遅延法と比較して, (ii) 局所化精度を$sim30%$で改善すること, (iii) 光度距離, 傾斜, 質量に関する詳細な情報を提供することにより, (i) マルチメーサの観測を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T18:00:02Z) - RG-CAT: Detection Pipeline and Catalogue of Radio Galaxies in the EMU Pilot Survey [8.628944866074555]
我々は、電波銀河の最初のカタログを構築するために、ソース検出およびカタログ構築パイプラインを提案する。
我々はGal-DINOコンピュータビジョンネットワークを用いて、電波源の無線形態とバウンディングボックスのカテゴリを予測する。
我々は、カタログ内の電波源を赤外線と光学カタログと交差させ、73%の赤外線のクロスマッチ、そして36%の電波銀河の光度赤方偏移を発見した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:52:39Z) - Classification of compact radio sources in the Galactic plane with
supervised machine learning [0.0]
我々は、無線画像と赤外線画像の両方を入力として、ギャラクティック平面におけるコンパクトな電波源の分類に着目する。
この目的のために、我々は、異なる天文学クラスからなるコンパクトなソースの2万の画像をキュレートしたデータセットを作成しました。
実装されたツールと訓練されたモデルが公開され、将来の応用のために電波天文学コミュニティで利用可能になった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T09:47:42Z) - Fast and Accurate Cooperative Radio Map Estimation Enabled by GAN [63.90647197249949]
6G時代には、無線リソースのリアルタイムモニタリングと管理が、多様な無線アプリケーションをサポートするように求められている。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)による協調的無線地図推定手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T05:01:28Z) - Radio Map Estimation -- An Open Dataset with Directive Transmitter
Antennas and Initial Experiments [49.61405888107356]
実世界の現実的な都市地図とオープンなデータソースからの航空画像とともに、シミュレーションされた経路損失無線マップのデータセットをリリースする。
モデルアーキテクチャ,入力特徴設計,航空画像からの無線マップの推定に関する実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T14:56:45Z) - Identification of 4FGL uncertain sources at Higher Resolutions with
Inverse Discrete Wavelet Transform [0.562479170374811]
来るべき大天体データの時代には、地上の望遠鏡や宇宙の望遠鏡からターゲット源を見つけるのが重宝される。
本研究は,AGN候補の発見と4FGL DR3からBL Lac/FSRQ候補を同定することに焦点を当てた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T01:02:34Z) - Deep-learning based measurement of planetary radial velocities in the
presence of stellar variability [70.4007464488724]
我々は、HARPS-N Sun-as-a-star Spectraの3年間の恒星RVジッタを低減するためにニューラルネットワークを使用する。
マルチラインCNNは、半振幅0.2m/s、50日間、振幅8.8%、周期0.7%の誤差で惑星を回復することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T18:33:36Z) - Deep Learning Models of the Discrete Component of the Galactic
Interstellar Gamma-Ray Emission [61.26321023273399]
H2星間ガス中の小さな(あるいは離散的な)構造からの重要な点状成分がフェルミ・LATデータに存在する可能性がある。
深層学習は、これらの稀なH2プロキシによって追跡されるガンマ線放射を、データ豊富な領域において統計的に有意な範囲でモデル化するために効果的に利用される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:00:07Z) - Anchor-free Oriented Proposal Generator for Object Detection [59.54125119453818]
オブジェクト指向物体検出はリモートセンシング画像解釈において実用的で困難な課題である。
今日では、指向性検出器は主に水平方向の箱を中間体として使用し、それらから指向性のある箱を導出している。
本稿では,ネットワークアーキテクチャから水平ボックス関連操作を放棄する,AOPG(Anchor-free Oriented Proposal Generator)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T10:45:51Z) - DECORAS: detection and characterization of radio-astronomical sources
using deep learning [0.0]
我々は,VLBI(Very Long Baseline Interferometry)観測から遠点と遠点の両方を検出する深層学習に基づくDECRASを提案する。
当社のアプローチは,低数の畳み込みレイヤを使用してソース検出にスケーラブルなソリューションを提供する,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。
DECORASは検出されたソースの位置を0.61$pm$ 0.69 masに復元でき、有効半径とピーク表面の明るさはそれぞれ98および94パーセントで20%以内に回収される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-19T08:03:36Z) - Primordial non-Gaussianity from the Completed SDSS-IV extended Baryon
Oscillation Spectroscopic Survey I: Catalogue Preparation and Systematic
Mitigation [3.2855185490071444]
最近完了したバリオン振動分光サーベイ(eBOSS)による最終分光試料の大規模クラスタリングについて検討する。
フォローアップ分光のターゲットを選択するために使用される画像データの品質の空間的変動に起因する密度場の急激なゆらぎを軽減するニューラルネットワークベースのアプローチを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T16:01:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。