Experience deploying an analysis facility for the Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time (LSST) data
本文介绍法国鲁宾数据设施为部署鲁宾科学平台所构建的基础设施，包括主要服务、组件、部署模型以及基于Kubernetes托管拍字节级LSST天文星表的实验方案。
2024-03-28 astro-ph.IM
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）
Alertissimo是一个用于编排LSST经纪流的工具，旨在整合多个经纪的功能以满足社区对处理暂现天体警报的需求。
2026-01-15 astro-ph.IM
Expected Impact of Rubin Observatory LSST on NEO Follow-up
本研究模拟了Rubin天文台LSST对NEO候选体发现和后续观测需求的影响，发现其将使NEOCP每晚新增天体增加约8倍，并开发了预测算法和优先级策略以减轻全球NEO后续观测系统的压力。
2024-08-22 astro-ph.EP astro-ph.IM
A strategy for LSST to unveil a population of kilonovae without gravitational-wave triggers
我们提出了一个节奏优化策略，单独使用光学成像来揭示大量的千诺维。这些瞬变是在中子星双星和潜在的中子星-黑洞合并过程中产生的，是引力波信号的电磁对应物，可以在附近的事件中用高级LIGO、高级Virgo和其他干涉仪检测到，这些干涉仪将在不久的将来上线。发现大量的千新星将使我们能够确定重元素的产生如何随着合并的内在参数和整个宇宙时间而变化。双中子星合并的速率仍然不确定，但在下一代地面干涉仪的视界内，每年只有很少（少于15个）与千新星相关的事件可能被探测到。在光学/红外波长下的快速演化（数小时到数天），相对较低的光度，以及千新星的低体积速率使得它们的发现变得困难，特别是在对天空的盲目调查中。我们建议未来的大型调查，采用滚动的节奏，其中g-i的意见采取每晚连续10个晚上的块。根据目前为大型综合巡天望远镜（LSST）设计的基线2018 a节奏，在对它们的速率，持续时间和光度的乐观假设下，预计每年在宽快深（WFD）和深钻场（DDF）调查中将检测到不到7.5个采样不良的千新星。我们估计所提出的策略，以返回高达约272 GW 170817一样kilonovae整个LSST WFD调查，发现独立于引力波触发。
2019-04-18 astro-ph.HE astro-ph.IM
Characterizing the zenithal night sky brightness in large territories: How many samples per square kilometer are needed?
当试图通过测量或理论计算来描述一大片地区的天顶夜空亮度时，一个反复出现的问题出现了：每平方公里需要多少样本？最佳采样距离应允许以足够的精度重建整个区域上的连续天顶亮度图，同时避免不必要的和冗余的过采样。本文试图提供一些尝试性的答案，这个问题，使用两个互补的工具：亮度结构函数和Nyquist-Shannon空间采样定理。基于来自人造夜空亮度的新世界地图集的数据（Falchi等人，2016，Sci. Adv. 2，e1600377）建议，作为一个经验法则，大约每平方公里一次测量就足以确定一个区域内任何一点的人造源的天顶夜空亮度，其在约翰逊-格林V波段的真实值在0.1 magV/arcsec 2（在均方根意义上）之内。从奈奎斯特速率采样的天顶夜空亮度图的精确重建似乎是相当多的要求。
2017-10-06 astro-ph.IM physics.ao-ph
Two-index model for characterizing site-specific night sky brightness patterns
确定由人造光源产生的全天空辐射分布是一项计算要求很高的任务，通常需要密集的计算负载。在这项工作中，我们开发了一个解析公式，提供了由人工光源产生的全天空辐射率分布作为观测方向的显式和解析函数，取决于两个单一的参数，表征大气的整体效果。其中一个参数与光束的有效衰减有关，而另一个参数则解释了分子和气溶胶中组合散射过程的整体不对称性。利用该公式，可以在短时间内高效、准确地计算出大范围的全天空辐射亮度分布。与目前使用的其他方法相比，所需参数的数量大幅减少，预计将促进光污染研究领域新应用的开发。
2019-10-23 astro-ph.IM
Impact of Rubin Observatory cadence choices on supernovae photometric classification
本研究评估了LSST不同观测节奏对超新星光变分类性能的影响，发现滚动节奏显著提升分类准确率及Ia型超新星数量，而presto-color的每晚三次观测会降低分类效果。
2023-03-15 astro-ph.CO astro-ph.IM
Faro: A framework for measuring the scientific performance of petascale Rubin Observatory data products
维拉C。鲁宾天文台将在未来十年内推进天文学的许多领域，其独特的宽快深多色成像调查，时空遗产调查（LSST）。LSST每晚将产生大约20 TB的原始数据，这些数据将由LSST科学管道自动处理，以生成科学就绪的数据产品-处理后的图像，目录和警报。为了确保这些数据产品能够利用LSST进行变革性科学研究，对它们的质量和科学保真度提出了严格的要求，例如图像质量和深度，天体测量和光度测量性能以及物体恢复完整性。在本文中，我们介绍了faro，一个框架，用于自动和有效地计算科学性能指标的LSST数据产品的不同粒度的数据单位，从单检测器到全面调查汇总统计。通过测量和监控指标，我们能够评估算法性能的趋势，并在开发过程中进行回归测试，将一种算法的性能与另一种算法的性能进行比较，并通过与规范进行比较来验证LSST数据产品是否符合性能要求。我们目前的初步结果使用faro的模拟和前兆数据集上产生的数据产品的性能进行表征，并讨论计划使用faro验证的LSST调试数据产品的性能。
2022-06-30 astro-ph.IM
Asteroid Discovery and Characterization with the Large Synoptic Survey Telescope (LSST)
大型综合巡天望远镜（LSST）将是一个地基、光学、全天空、快节奏的巡天项目，具有发现小行星和确定其特征的巨大潜力。LSST拥有直径6.5米的大型主镜，9.6平方度的宽视场3.2千兆像素相机，以及快速的观测节奏，LSST将在其十年的调查寿命中发现超过500万颗小行星。由于R波段的单次访问限制了24.5等，LSST将能够探测到主带中的小行星，小行星的尺寸可达千米以下。目前LSST调查策略的稻草人是获得两次访问（每次访问是一对背靠背的15秒曝光），间隔约30分钟，在整个观测季节每3-4天覆盖整个可见天空，为期十年。LSST产生的目录将使太阳系中已知的小天体数量增加10-100倍。对主带小行星的观测次数中位数将在200-300次左右，对近地天体的观测次数中位数为90次。这些观测结果将分布在ugrizy带通中，提供光度颜色，并允许稀疏光曲线反演来确定旋转周期，自旋轴和形状信息。这些星表将使用自动化检测软件LSST移动物体处理系统（MOPS）创建，该软件将利用精心表征的LSST光学系统、Cosmopolyclean相机以及最近在差分成像方面的改进。原型MOPS软件的测试表明，连接检测（从而发现）将有可能在LSST深度与我们的工作模型的调查策略，但MOPS的评估和调查策略的改进将继续进行。LSST创建的所有数据产品和软件都将公开提供。
2015-11-10 astro-ph.IM
Characterizing the aerosol atmosphere above the Observatorio del Roque de los Muchachos by analyzing seven years of data taken with an GaAsP HPD-readout, absolutely calibrated elastic LIDAR
我们提出了一种新的弹性激光雷达的概念，双轴安装的Nd：YAG激光器和HPD读出望远镜的基础上，结合快速FADC信号数字化和离线脉冲分析。激光雷达返回信号经过广泛的质量检查和绝对校准。我们分析了七年的准连续激光雷达数据，这些数据是在MAGIC望远镜运行的那些夜晚拍摄的。夜间地面层的特性产生天顶和方位角依赖的气溶胶消光尺度高度的晴朗的夜晚。我们得出气溶胶传输的统计数据，全年从不同高度发出的光，并按季节分开。我们发现进一步的季节依赖性云底和顶部高度，但没有云的激光雷达比。最后，夜空背景光的特点是使用激光雷达光子背景。abstract.txt
2022-02-19 astro-ph.IM
47 Tuc in Rubin Data Preview 1: Exploring Early LSST Data and Science Potential
该研究分析Rubin DP1对47 Tuc天区的早期多波段观测，通过恒星轨迹拟合、sigma裁剪与多信息匹配滤波改善源分类并构建成员星表，验证了其变星探测和未来LSST科学潜力。
2025-08-28 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
The LSST Data Management System
大型综合巡天望远镜（LSST）是一个大口径、宽视场、地基巡天系统，将在320至1050 nm的六个光学波段对天空成像，均匀覆盖大约$18,000$度$^2$的天空800多次。LSST目前正在智利的Cerro Pachón建造，预计将于2022年投入运营。一旦投入使用，LSST将探索广泛的天体物理学问题，从发现“杀手”小行星到研究暗能量的性质。LSST平均每晚将产生15 TB的数据，并需要一个全面的数据管理系统，以减少原始数据到科学上有用的目录和图像，最大限度地减少人为干预。这些减少将导致实时警报流，并在LSST运行的10年期间发布11个数据。为了实现这种处理，LSST项目正在开发一种新的、通用的、高性能的、可扩展的、有良好文档记录的、用于O/IR调查的开源数据处理软件栈。该堆栈的原型已经能够处理来自现有相机的数据（例如，SDSS、DECam、MegaCam），并形成了超超级凸轮（HSC）测量数据简化管道的基础。
2015-12-24 astro-ph.IM
An Evenly-Spaced LSST Cadence for Rapidly Variable Stars
提出一项LSST微巡天计划，通过连续30秒曝光观测获取约100万条等间隔恒星光变曲线，结合统计与机器学习方法构建快速变星客观分类法，并指导稀疏采样下的变星识别。
2023-08-01 astro-ph.GA astro-ph.IM astro-ph.SR
General-Purpose Software for Managing Astronomical Observing Programs in the LSST Era
现代天文学调查，如大型天气巡天（LSST），承诺了前所未有的发现财富，以每晚约1000万次时变事件警报的形式提供。天文学家面临的艰巨挑战是从这一海量数据中确定最具科学重要性的事件，以便进行有效和及时的后续观测。一些正在进行的观测方案已证明，数据库在进行有效的后续行动方面极为宝贵，特别是在与选择目标、直接向地面和空间设施（手动、遥控和机器人）提交观测请求、处理所得数据、与分析软件接口以及与合作者分享信息的工具相结合时。我们借鉴了LCOGT运行的许多后续计划的经验，所有这些计划都有独立开发的系统来提供这些功能，包括微透镜关键项目（RoboNet，PI：Tsapras，Co-I：Street），全球超新星项目（SNEX，PI：Howell）和近地天体项目（NEOExchange，PI：Lister）。我们通常将这些系统称为目标和观察管理器或TOM。未来的项目，面临着一个更大的和快速增长的潜在目标的名单，将发现这些工具是必不可少的，但迄今为止开发的系统是高度专业化的项目，他们服务，并没有设计成规模的LSST警报率。我们提出了一个开发通用软件工具包的项目，该工具包将使天文学家能够轻松构建TOM系统，他们可以根据自己的需求进行定制，而专业开发的代码库将确保系统能够扩展到未来的计划。
2018-06-25 astro-ph.IM
Strongly lensed SNe Ia in the era of LSST: observing cadence for lens discoveries and time-delay measurements
即将到来的大型综合巡天望远镜（LSST）将探测到许多强透镜Ia型超新星（LSNe Ia）的时间延迟宇宙学。这将为测量哈勃常数$H_0$提供一种独立而直接的方法，这对于解决局部距离阶梯和早期宇宙测量之间$H_0$中当前的$4.4 σ$张力是必要的。我们提出了一个详细的分析不同的观测策略的LSST，并量化其影响的LSNe Ia的多个图像之间的时间延迟测量。为此，我们制作了微透镜模拟LSST光变曲线，我们估计了不同图像之间的时间延迟。我们发现，仅使用LSST数据的时间延迟宇宙学是不理想的。相反，我们主张使用LSST作为LSNe Ia的发现机器，使时间延迟测量从其他仪器的后续观测，以增加系统的数量由2到16的一个因素，这取决于观测策略。此外，我们发现，LSST观测策略，提供了一个良好的采样频率（平均夜间间隙约为两天）和高累积的季节长度（10个季节，每个季节的季节长度约为170天），是有利的。滚动法将调查细分，在不同的年份关注不同的部分;这些观察策略以更好的采样频率来换取季节的数量。在我们的调查中，这导致了一半的系统数量相比，最好的观察策略。因此，滚动节奏是不受欢迎的，因为来自增加的采样频率的增益不能补偿缩短的累积季节长度。我们预计，采用我们首选的LSST节奏策略的透镜状Ia型SNe样本，通过快速随访观察，将对$H_0$产生独立的双水平限制。
2019-10-11 astro-ph.CO astro-ph.IM
Discovery of Strongly-lensed Gravitational Waves - Implications for the LSST Observing Strategy
LSST的宽视场和灵敏度将通过每晚发现大量新的瞬变来彻底改变对瞬变天空的研究。最近发现的一个kilonova对应LIGO/Virgo的第一次探测到来自双中子星（NS-NS）合并的引力波（GW），也为LSST提供了一个令人兴奋的机会目标（ToO）观测模式。我们一直在探索探测强透镜GW的可能性，这将使新的GR测试，将多信使天文学扩展到$z\gtrsim1$，并提供一类新的亚毫秒精度的透镜质量分布的时间延迟约束。我们预测，在21世纪20年代，透镜NS-NS合并的检测率将是每个地球年的$\sim0.1$，典型的源将在$z\simeq2$，多重成像的千诺瓦对应物将在$g/r/i$ -带滤波器中具有${\rm AB}\simeq25.4$的星等-即比单个LSST WFD访问的灵敏度更微弱。因此，我们主张（1）在LSST观测战略中创建一个灵活而有效的机会目标计划，该计划能够发现比单次访问深度更暗的源，以及（2）在WFD调查中尽可能快地调查整个可观测的河外天空。后者将使非常广泛的早期科学依赖于广泛的调查区域，以检测大样本的对象和/或最大限度地提高天空的参考成像的比例。例如，它将能够迅速发现星系/星系群/星系团尺度透镜的均匀和全天空样本，这将支持LSST强透镜科学。本白皮书是对DESC、SLSC和TVSSC提交的讨论kilonova、GW和强透镜的补充。
2019-02-13 astro-ph.CO astro-ph.HE astro-ph.IM
Instrument Signature Removal and Calibration Products for the Rubin Legacy Survey of Space and Time
本文介绍鲁宾时空遗产巡天（LSST）数据处理中仪器特征去除（ISR）管道的当前状态、关键步骤及校准产品生成验证过程，阐述数据管理系统的组织与匹配机制，强调精确ISR对实现LSST科学目标的重要性。
2025-02-14 astro-ph.IM
AAS2RTO: Automated Alert Streams to Real-Time Observations: Preparing for rapid follow-up of transient objects in the era of LSST
本研究推出Python工具AAS2RTO，采用贪心算法结合多维度得分排序瞬变观测候选目标，适配LSST时代海量瞬变源发现需求，已验证其在Ia型超新星后续观测优先级筛选中的有效性。
2025-01-12 astro-ph.IM
Simulated impact on LSST data of Starlink V1.5 and V2 satellites
本研究模拟Starlink V1.5和V2卫星对LSST观测的影响，发现V2卫星通过设计改进减少亮度，降低轨道可进一步减少明亮卫星数量。
2025-06-23 astro-ph.GA astro-ph.IM
Transient Classifiers for Fink: Benchmarks for LSST
本文为LSST准备Fink经纪人，利用ELAsTiCC模拟数据测试多种机器学习分类器，并引入新深度学习架构CATS，结果显示分类器性能良好，为处理LSST数据流奠定基础。
2024-11-29 astro-ph.HE astro-ph.IM
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）
本文提出将LSST视为部分观测的动态环境，通过基础模型学习源状态表示并采用决策理论策略优化后续观测资源分配，以最大化长期科学价值。
2026-06-03 astro-ph.HE astro-ph.IM hep-ph
Uniform Rolling: An LSST Observing Cadence Offering Sufficient Survey Uniformity for Comprehensive Cosmological Analysis
Imperial College London（帝国理工学院）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Stanford University（斯坦福大学）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Rutgers, the State University of New Jersey（新泽西州立罗格斯大学）；University College London（伦敦大学学院）；University of Toronto（多伦多大学）；Duke University（杜克大学）；University of the Western Cape（西开普敦大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；University of Cambridge（剑桥大学）；Stockholm University（斯德哥尔摩大学）；University of Washington（华盛顿大学）
LSST通过统一滚动策略提升调查均匀性，确保全面宇宙学分析的效率和精度。
2025-12-18 astro-ph.CO astro-ph.IM
Performant feature extraction for photometric time series
天文学正在进入对可变天空进行大型调查的时代，例如Zwicky Transient Facility（ZTF）和即将到来的空间和时间遗产调查（LSST），旨在每晚产生多达100万个警报。这样的光度数据量需要有效的光变曲线预处理算法，用于随后的数据质量切割、分类和表征分析。在这项工作中，我们提出了新的库“光曲线”的Python和Rust，这是为了从可变的天文来源的光曲线的特征提取。该库适用于机器学习分类问题：它提供了特征提取器的快速实现，其性能优于其他公共代码，并且由数十个描述形状，幅度分布和光变曲线周期性特性的特征组成。它不仅包括已被证明在分类任务中提供高性能的功能，而且还包括我们开发的用于提高选定类型对象的分类质量的新功能。“light-curve”库目前被ANTARES、AMPEL和Fink经纪人系统用来分析ZTF警报流，并被选择用于LSST。
2023-02-21 astro-ph.IM
Considerations for optimizing photometric classification of supernovae from the Rubin Observatory
维拉C。鲁宾天文台将使观测到的超新星（SNe）数量增加一个数量级;然而，不可能通过光谱确认所有发现的SNe的类别。因此，光度分类是至关重要的，但其准确性取决于鲁宾天文台的时空遗产调查（LSST）尚未最终确定的观测策略。我们定量分析了LSST观测策略对SNe分类的影响，使用来自光度LSST天文时间序列分类挑战赛（PLASTiCC）的模拟多波段光变曲线。首先，我们增加模拟训练集的光度红移分布每超新星类，观测的节奏，和测试集的通量不确定性分布的代表。然后，我们建立了一个分类器，使用光度瞬态分类库snmachine，基于高斯过程拟合获得的小波特征，产生类似的性能获奖PLASTiCC条目。我们研究了在一个单一的模拟观察策略的分类性能与不同的属性SNe。我们发现季节长度很重要，150天的光变曲线产生最高的性能。节奏对SNe分类也有重要影响;中位夜间间隔<3.5天的事件产生更高的分类性能。有趣的是，我们发现，光变曲线观测中的大间隙（>10天）不会影响性能，如果在任何一侧都有足够的观测数据，这是由于高斯过程插值的有效性。该分析是首次探索观测策略对光度超新星分类的影响。
2021-10-29 astro-ph.CO astro-ph.IM
Bayesian Neural Networks for classification tasks in the Rubin big data era
即将进行的调查，如维拉C。Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time（LSST）计划将在未来10年内，每晚探测到1000万个随时间变化的源。这些信息将以连续流的形式传输给经纪人，经纪人将使用机器学习算法为各种科学案例选择最有希望的事件。我们研究了贝叶斯神经网络（BNN）在这类分类任务中的优势和挑战。BNN被发现是准确的分类器，也提供了额外的信息：它们量化了分类的不确定性，可以利用这些不确定性来更有效地分析即将到来的数据雪崩。
2022-07-11 astro-ph.CO astro-ph.IM
ATCAT: Astronomical Timeseries CAusal Transformer
本文提出基于小型transformer的天文光变曲线分类模型ATCAT，在ELAsTiCC数据集上以仅10%标注数据实现优于现有方法的F1分数，推理速度提升9倍，适用于大规模暂现源实时分类。
2025-11-01 astro-ph.IM
Towards An Integrated Optical Transient Utility
正在进行的光学时域天文学调查每天晚上定期报告50个瞬态候选者。在这里，我调查了2019年向瞬态名称服务器报告的天文瞬变和超新星分类的人口统计数据。我发现只有十分之一的瞬变是光谱分类的。这个严重的“瓶颈”问题应该引起天文学家和资助机构的关注。一旦LSST上线，瓶颈将恶化20倍（或更多）。我们需要从根本上重新思考瞬变测量的目的。在这里，在对这个问题进行详细调查之后，我提供了一些解决方案。展望未来，天文学家将采用两种不同的方法：（1）多波段测光方法，非常适合于研究非常大的，成千上万的微弱瞬变样本;（2）在浅层和夜间节奏的宽场测光调查中发现的数千个明亮瞬变的光谱分类以及与本地宇宙中星系相关的瞬变。后一个计划，除了发掘新类型的瞬变和提供天文学家的机会，进行广泛的后续有趣的瞬变，需要为前者奠定基础。具体来说，我建议全球协调努力，对明亮超新星的完整样本进行光谱分类（< ~19.5等）和瞬变在本地宇宙（< 200 Mpc）拟议的计划是可以实现的--这要归功于正在进行的宽视场调查，为分类而调整的新型光谱仪的开发，摄谱仪产量的巨大提高和机器人望远镜的日益可用性。
2020-04-11 astro-ph.HE astro-ph.IM
PIE-ADA: Physics-Informed Ensemble with Adaptive Data Augmentation for Photometric Transient Classification
Independent University, Bangladesh（孟加拉独立大学）；Rajshahi University of Engineering and Technology（拉杰沙希工程与技术大学）
提出PIE-ADA框架，利用物理驱动的数据增强生成合成光变曲线，结合多尺度特征和集成学习，在PLAsTiCC数据集上实现0.5763的加权对数损失和80.33%的准确率，满足LSST实时处理需求。
2026-07-09 astro-ph.IM
The Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time DP0.2 processing campaign at CC-IN2P3
本文介绍 Rubin 天文台 LSST DP0.2 在 CC-IN2P3 的独立复现处理活动，说明基于其计算与存储基础设施的工作流、作业调度及资源需求，并总结问题与后续展望。
2024-04-09 astro-ph.IM
A Space-Based Observational Strategy for Characterizing the First Stars and Galaxies Using the Redshifted 21-cm Global Spectrum
红移的21厘米射电望远镜有望成为第一批恒星和星系（$10<z<35$）时代的有力探测器。全球21厘米信号对氢气的热和电离状态敏感，因此提供了高能光子源的示踪剂-主要是热恒星和吸积黑洞-这些光子使高红移星系际介质膨胀和发热。本文提出了一种全球频谱的观测战略，将一个可实现的仪器放置在低海拔的月球轨道上，进行夜间40-120 MHz的频谱观测，而在远侧，以避免地面射频干扰，电离层腐败，和太阳射电辐射。红移21厘米光谱的频率结构、大尺度上的均匀性和非偏振态与明亮前景的光谱无特征、空间变化和偏振发射不同。这允许原始信号和前景之间的清晰分离。对于信号提取，我们使用通过奇异值分解分析计算的本征模对前景、仪器和21厘米光谱进行建模。使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来探索由与这些模式相关联的系数定义的参数空间，我们说明了如何测量光谱以及如何测量天体物理参数（例如，IGM的属性，第一颗星的特征）可以限制在前景的存在使用黑暗时代无线电探测器（DARE）。
2017-05-22 astro-ph.IM
Photometric Classification of Early-Time Supernova Lightcurves with SCONE
在这项工作中，我们提出了分类结果的早期超新星光变曲线从SCONE，光度分类器，使用卷积神经网络分类超新星（SNe）的类型使用光变曲线数据。SCONE能够从任何阶段的光变曲线中识别SN类型，从最初警报的夜晚到它们的寿命结束。模拟的LSST SNe光变曲线在触发日期后0、5、15、25和50天被截断，并用于在波长和时间空间中训练高斯过程以产生波长-时间热图。SCONE使用这些热图在SN类型Ia、II、Ibc、Ia-91 bg、Iax和SLSN-I之间执行6向分类。SCONE是能够进行分类或没有红移，但我们表明，将红移信息提高了性能在每个时代。SCONE在触发日期达到75%的总体准确性（60%没有红移），在触发后50天达到89%的准确性（82%没有红移）。SCONE也在SNe的明亮子集（r<20 mag）上进行了测试，并在触发日期产生了91%的准确性（83%没有红移）和95%的触发后5天（94.7%没有红移）。SCONE是卷积神经网络在早期光度瞬态分类问题中的首次应用。为本文开发的所有数据处理和模型代码可以在位于github.com/helenqu/scone的SCONE软件包中找到。
2021-11-10 astro-ph.CO astro-ph.IM
Evryscope science: exploring the potential of all-sky gigapixel-scale telescopes
低成本的大规模生产的传感器和光学器件最近使建造望远镜阵列同时观察整个可到达的天空成为可能。在这篇文章中，我们讨论了这些望远镜的科学动机，包括系外行星，恒星的变化和河外瞬变。为了提供一个具体的例子，我们详细介绍了Evryscope的目标和期望，Evryscope是一个正在建设的780 MPix望远镜，每两分钟曝光覆盖8，660平方度;每天晚上，18，400平方度将连续观察平均约6小时。尽管它的小口径61毫米，该系统的大视场提供了一个集光率是约10%的LSST。Evryscope将27个独立的望远镜放置在一个共同的支架上，仅用一个移动部件跟踪整个可访问的天空，将为每颗亮度超过mV=16.5的可访问恒星返回1%精度，多年长度，高节奏的光变曲线，较亮的恒星在长期光变曲线中具有几个毫米级的光度精度。它将能够搜索最明亮和最靠近的恒星周围的凌日巨行星，那里的行星更容易表征;它还将搜索M矮星附近的小行星，白矮星的行星掩星，并将对其他行星搜索方法无法到达的系外行星进行全面的附近微透镜和日食计时搜索。Evryscope还将监测爆发的年轻恒星，白矮星活动和所有类型的恒星活动，以及发现大量非常长周期的M矮星食双星。当相对罕见的瞬变事件发生时，如伽马射线暴（GRB），附近的超新星，甚至是引力波探测，该阵列将返回每分钟的光变曲线，而无需指向事件发生时。（节略）
2015-01-13 astro-ph.EP astro-ph.HE astro-ph.IM
