A few times a century, a core collapse supernova (CCSN) occurs in our galaxy. When such galactic CCSNe happen, over 99\% of its gravitational binding energy is released in the form of neutrinos. Over a period of tens of seconds, a powerful neutrino flux is emitted from the collapsing star. When the exploding shock wave finally reaches the surface of the star, optical photons escaping the expanding stellar envelope leave the star and eventually arrive at Earth as a visible brightening. Crucially, although the neutrino signal is prompt, the time to the shock wave breakout can be minutes to many hours later. This means that the neutrino signal will serve as an alert, warning the optical astronomy community the light from the explosion is coming. Quickly identifying the location of the supernova on the sky and disseminating it to the all available ground and spaced-based instruments will be critical to learn as much as possible about the event. Some neutrino experiments can report pointing information for these galactic CCSNe. In particular, the Super-Kamiokande experiment can point to a few degrees for CCSNe near the center of our galaxy. A CCSN located 10 kpc from Earth is expected to result in a pointing resolution on the order of 3 degrees. LSST's field of view (FOV) is well matched to this initial search box. LSSTs depth is also uniquely suited for identifying CCSNe even if they fail or are obscured by the dust of the galactic plane. This is a proposal to, upon receipt of such an alert, prioritize the use of LSST for a full day of observing to continuously monitor a pre-identified region of sky and, by using difference imaging, identify and announce the location of the supernova.
Alertissimo -- a tool for orchestration of LSST broker streams
Astronomical Observatory（天文台）；University of Belgrade, Institute of Physics Belgrade（贝尔格莱德大学物理研究所）；University of Belgrade, Faculty of Organizational Sciences（贝尔格莱德大学组织科学学院）
Fink, a new generation of broker for the LSST community
Fink是一个经纪人，旨在使科学与大型时域警报流，如即将到来的Vera C。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（鲁宾天文台时空遗产巡天）它展示了传统的天文学代理功能，例如自动摄取，注释，选择和重新分配瞬变科学的有前途的警报。它还旨在通过提供实时瞬态分类来超越传统的经纪人功能，并通过使用最先进的深度学习和自适应学习技术不断改进。这些不断发展的附加值将使LSST光度数据在各种科学案例中的科学输出更加准确，同时也会导致伴随调查演变的新发现的发生率更高。在本文中，我们介绍Fink，它的科学动机，架构和当前状态，包括使用Zwicky Transient Facility警报流的第一个科学验证案例。
A classification algorithm for time-domain novelties in preparation for LSST alerts: Application to variable stars and transients detected with DECam in the Galactic Bulge
The Automatic Learning for the Rapid Classification of Events (ALeRCE) Alert Broker
我们介绍了自动学习的快速分类的事件（ALERCE）经纪人，天文警报经纪人，旨在提供一个快速和自我一致的分类的大集光率望远镜警报流，如提供的Zwicky瞬态设施（ZTF），并在未来，Vera C。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（鲁宾天文台时空遗产巡天）ALERCE是一个由智利牵头的经纪人，由天文学家和工程师组成的跨学科小组管理，致力于成为测量和后续设施之间的中介。ALERCE使用一个管道，其中包括实时摄取、聚合、交叉匹配、机器学习（ML）分类和ZTF警报流的可视化。我们使用两个分类器：一个基于戳的分类器，设计用于快速分类，和一个基于光曲线的分类器，它使用多波段通量演化来实现更精细的分类。我们详细描述了我们的管道、数据产品、工具和服务，这些都是向社区公开的（参见\url{https://alerce.science}）。自从我们在2019年初开始对ZTF警报流进行实时ML分类以来，我们已经在全球范围内建立了一个庞大的活跃用户社区。我们描述我们的结果，包括实时处理的$9.7\times10^7$警报，邮票分类的$1.9\times10^7$对象，光变曲线分类的$8.5\times10^5$对象，3088超新星候选人的报告，和不同的实验使用LSST的警报流。最后，我们讨论了从ZTF等单一警报流到LSST主导的多流生态系统所…
BOOM and Babamul: a real-time, multi-survey, optical alert broker system operating at scale
California Institute of Technology（加州理工学院）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；University of Minnesota-Duluth（明尼苏达大学德卢斯分校）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
European Southern Observatory（欧洲南方天文台）；Institute of Physics, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院物理研究所）；IRFU, CEA, Université Paris-Saclay（法国原子能和替代能源署法国研究和技术核物理研究所巴黎萨克雷大学）；Department of Astronomy, Faculty of Mathematics, University of Belgrade（贝尔格莱德大学数学学院天文学系）；Hamburger Sternwarte, Universität Hamburg（汉堡大学天文台）；INAF OACN（意大利国家天体物理研究所卡塔尼亚天文台）；Astronomical Institute of Charles University（查理大学天文研究所）；Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利群岛天体物理研究所）
Blazar variability with the Vera C. Rubin Legacy Survey of Space and Time (LSST)
耀变体的辐射主要来自指向我们的相对论性喷流，是研究河外喷流及其中心引擎的基本来源，由吸积盘提供的超大质量黑洞（SMBH）组成。它们也是高能中微子和宇宙射线的候选源。由于喷流的方向，非热耀变体的发射是多普勒波束;它的变化是不可预测的，发生的时间尺度从不到一小时到几年。理解产生通量和光谱变化的不同机制需要在长时间段上良好采样的多波段光变曲线。特别是，爆发是揭示潜在物理学的最佳测试平台，特别是在多波长背景下研究时。维拉C。Rubin Legacy Survey of Space and Time（Rubin-LSST）将在六个测光波段对南部天空进行为期十年的监测，为以统计方式研究blazar可变性特征提供了强大的工具。警报系统将使我们能够触发对突出事件的后续观测，特别是在高（keV到GeV）和非常高（TeV）能量下。在这里，我们研究了模拟Rubin-LSST调查策略，目的是了解哪些节奏更适合耀变体科学。我们的指标包括光变曲线和颜色采样。我们还调查了饱和的问题，这将影响最亮的和许多耀斑源，并将对后续观测产生不利影响。
Satellite Constellation Avoidance with the Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time
我们研究了一种新的卫星回避策略，以减轻低地球轨道上的大型商业卫星星座对Vera C的影响。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（鲁宾天文台时空遗产巡天）我们模拟了目前计划中的Starlink和OneWeb星座（$\sim$ 40，000颗卫星）的轨道，以测试升级后的Rubin调度算法如何有效地避免它们，并评估整体调查如何受到影响。给出了一个相当准确的卫星轨道预测，我们发现它是可能的调整调度算法，以有效地避免一些卫星。总的来说，牺牲10%的LSST观测时间来避开卫星，会使LSST访问条纹的比例减少两倍。是否需要这样的缓解取决于条纹对科学的总体影响，这还没有很好地量化。这是由于缺乏足够的信息，卫星亮度分布以及闪烁和低表面亮度残差的影响，警报纯度和宇宙学参数估计的系统误差。鲁宾行动期间卫星数量或亮度的显著增加可能使实施这种卫星回避策略变得值得。
Toward decision-aware AI for LSST-scale time-domain astronomy
Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas（巴西物理研究中心）；Laboratorio Interinstitucional de e-Astronomia-LIneA（跨机构电子天文学实验室）；California Institute of Technology（加州理工学院）；University of Delaware（特拉华大学）；INAF–Osservatorio Astronomico di Palermo（意大利国家天体物理研究所巴勒莫天文台）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；Stanford University（斯坦福大学）
HOLISMOKES XXI: Detecting strongly lensed type Ia supernovae from time series of multi-band LSST-like imaging data -- Part II
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Max-Planck-Institut für Astrophysik（马克斯·普朗克天体物理学研究所）；Aix Marseille Univ, CNRS, CNES, LAM（艾克斯-马赛大学）；Finnish Centre for Astronomy with ESO (FINCA), University of Turku（图尔库大学芬兰ESO天文中心）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）；INAF - IASF Milano（意大利国家天体物理研究所米兰分院）；University Observatory, LMU Faculty of Physics（慕尼黑大学物理学院天文台）
GOATS: The next generation software infrastructure for time-domain astronomy at Gemini/NOIRLab. Application to alerts from Vera C. Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time
RAPID: Early Classification of Explosive Transients using Deep Learning
University of Cambridge（剑桥大学）；Space Telescope Science Institute（太空望远镜科学研究所）；Kavli Institute for Cosmology（卡夫利宇宙学研究所）；Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；University of Toronto（多伦多大学）
