Resultados Coala/CIFU
Etapa 2 - Simulações - 06/nov/2002
Abaixo seguem as simulações pedidas por A. Kanaan e processadas pro F. Ferrari,
com os comentários de ambos. Os arquivos com os resultados originais das
simulações estão empacotados em
Especificação dos modelos - A. Kanaan - 05/nov/2002
Olas,
Fabricio em especial:
eu gostaria de ver os seguintes testes feitos com uma certa urgencia:
a- microlents com 1" , estrela com 0.00000000000000000000000000001"
ou seja, a estrela ilumina apenas uma microlente, tal qual fazemos com as
mascaras.
na saida:
largura do espectro = le - nota que isto eh FWHM!
espacamento entre as fibras = ef
le ef
1 1
1.5 1.5
2 2
2.5 2.5
3 3
3.5 3.5
5 5
10 10
Era isso que eu estava pensando no varanda e nao conseguia dizer aquele dia,
nao tem nada a ver com o valor do seeing ou do espacamento entre fibras, tem
a ver com a amostragem. Todos os casos acima seriam identicos, mas tem amos-
tragem completamente distinta.
Nota que fazendo com um objeto que cobre apenas uma lente na entrada nao
precisa que a matriz de microfibras na entrada seja grande. Na verdade na
verdade na entrada soh tem 1! na saida (no lado espectral) sim queremos mais
um pouco. Eu diria que 25 fibras estah bom. Deve simplificar a mao de obra
se calculares com entrada de 5x5 e saida de 25, com a "estrela" bem no meio.
Depois de fazer isso poderiamos andar para algo como
le ef
1 2
1.5 3
2 4
2.5 5
3 6
5 10
10 20
melhor fazer a primeira sequencia primeiro e darmos uma analisada nos resultados
para vermos qual o melhor passo nos valores, para nao perdermos tempo a toa
caso eu tenha escolhido um valor muito pequeno para o espacamento entre os
valores.
Depois de fazer isso acho que podemos passar a fazer estrelas.
Sugestoes?
Abracos a todos,
Antonio
Prévia dos modelos - F. Ferrari - 05/nov/2002
Oi a todos
(principalmente o Kanaan :-)
Os resultados das simulacoes estao em
http://www.ferrari.pro.br/coala/simulacro/
Segue uma breve descricao das simulacoes pedidas.
Um pouco sobre como chamo as coisas no Coala/Cifoo,
que ajuda a entender agora e pra quem quiser rodar
depois tambem.
Nomenclatura:
----------+--------------------------------------
(xs,ys) | posicao da estrela na matriz de lentes
seeing | seeing (dado em sigma) da estrela
a | distancia entre as fibras no CCD
sigma | dispersao da luz das fibras no CCD
|
M | microlentes na direcao y
N | microlentes na direcao x
NF | num. de microlentes (M*N)
Nvizinhos | quantos vizinhos somar
----------+--------------------------------------
Todos estes parametros podem ser definidos em dois arquivos.
Em seguida vou atualizar a pagina do Coala com as novas versoes e
ajudas, assim quem quiser pode testar como lhe aprouver.
- - - - -
Quanto ao problema do Kanaan:
K> eu gostaria de ver os seguintes testes feitos com uma certa urgencia:
K> a- microlents com 1" , estrela com 0.00000000000000000000000000001"
K> ou seja, a estrela ilumina apenas uma microlente, tal qual fazemos com as
K> mascaras.
Nas mascaras que o simulador faz, ele aplica uma intensidade constante na matriz
de lentes e no CCD soma somente a contribuicao a cada 5 lentes, como eh feito de
verdade no Eucalyptus. A mascara simulada eh logica enquanto a do Eucalyptus eh
fisica, mas correspondem-se. Entendo que esta especificacao acima nao tem
sentido para a mascara, somente para a imagem do objeto. Talvez se queira
investigar outra coisa que nao me dou conta, mas fazendo com os parametros
acima, a contribuicao da estrela numa lente vizinhas eh nula. A imagem da estrela
tambem foi calculada para poder ser comparada.
Nos testes do objeto, coloquei D_lentes=1, seeing=0.001, pois a luz que cai fora
(R=0.5) desta lente eh
-54286
exp[-(0.5^2/(2*0.001^2))] = .155 10 (cf. Maple)
nada, pra qualquer fim pratico. Evitei colocar uma coisa muito pequena pra
evitar muitos transbordos inferiores (\em underflow) nos calculos.
Os modelos sao os seguintes:
MODELOS
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
1 0.425 1 simul-20021106_17h49
1.5 0.64 1.5 simul-20021106_17h50
2 0.85 2 simul-20021106_17h51
2.5 1.06 2.5 simul-20021106_17h58
3 1.28 3 simul-20021106_18h01
3.5 1.49 3.5 simul-20021106_18h03
5 2.13 5 simul-20021106_18h04
10 4.25 10 simul-20021106_18h05
------------------------------------------------
OBS: 1) por seguranca, o cabecalho dos arquivos dat repete os parametros acima e
os demais. Em cada diretorio tambem esta o arquivo de inicializacao do Cifoo com
os parametros usados. 2) Para simular um campo plano, o Cifoo usa um seeing
dado por seeing=1E4*(M+N), muito maior que qualquer das dimensoes. Isto eh um
campo plano no limite de precisao em questao.
Dentro de cada diretorio, tem o arquivo da estrela, mascaras e flat.
Usei um espectro de uma K4V com somente 25 A intervalo, porque acho que o
interesse eh na dispersao espacial e nao espectral. Os arquivos sao em geral os
seguintes:
------------------+-----------------------------------------------
flat.fits | flat com as microlentes uniform. iluminadas.
K4V.fits | espectro IFU da estrela K4V
K4V_lentes.fits | imagem das microlentes com a estrela
mask-00-00.fits | mascara 00
mask-00-01.fits | ...
mask-00-02.fits | ...
mask-00-03.fits | ...
mask-00-04.fits | mascara 04
------------------+-----------------------------------------------
Pode-se testar os flats, somando todas as mascaras e comparando com o flat
original. Na maioria das vezes da a mesma coisa (fiz o teste outrora). Eh o que
discutiamos de ser a soma simples de cada foton, pois um nao interfere no
outro. Claro que nao vai dar exatamente igual por erros de precisao/exatidao da
maquina, mas a diferenca deve ser desprezivel.
K> Nota que fazendo com um objeto que cobre apenas uma lente na entrada nao
K> precisa que a matriz de microfibras na entrada seja grande. Na verdade na
K> verdade na entrada soh tem 1! na saida (no lado espectral) sim queremos mais
K> um pouco. Eu diria que 25 fibras estah bom. Deve simplificar a mao de obra
K> se calculares com entrada de 5x5 e saida de 25, com a "estrela" bem no meio.
Estou fazendo 5x5 com o objeto centrado no meio (2,2). Estou calculando com os 5
vizinhos mais proximos contribuindo para a intensidade em uma dada posicao do
CCD. Parece suficiente, ja que a contribuicao de um vizinho 'a'
distante com relacao a um em '5a' eh
2
a 29
exp(12 -------) = .7124956039 10
2
sigma
Que resulta em ~ 1E29 para qualquer um dos casos acima (a=1..10, FWHM=1..10 =>
sigma=0.425..4.25).A contribuicao de uma fibra N*a espacos distante eh
2
/ N^2 a \
exp| - -------------- |
\ 2 /
2 * sigma
que se torna importante quando sigma >> a. O parametro Nvizinhos eh ajustavel no
arquivo de configuracao do Coala/Cifoo, assim tem como fazer testes nao
convencionais.
K> Depois de fazer isso poderiamos andar para algo como
k>
K> le ef
K> 1 2
K> 1.5 3
K> 2 4
K> 2.5 5
K> 3 6
K> 5 10
K> 10 20
K>
K> melhor fazer a primeira sequencia primeiro e darmos uma analisada nos resultados
K> para vermos qual o melhor passo nos valores, para nao perdermos tempo a toa
K> caso eu tenha escolhido um valor muito pequeno para o espacamento entre os
K> valores.
Vou fazer isso. Rodar e dar uma analisada, mas como nao tenho a mesma pratica no
Lifu, talvez seja melhor que outros tambem tentem reduzir os dados. Ademais, as
duvidas que vos aflingis por certo nao sao as mesmas que mo aflingem.
Eh mais ou menos obvio dizer isso, mas quem tiver qualquer tipo de duvida ou
receio, por favor me escreva o quanto antes.
p.s. Espero atualizar o site (www.ferrari.pro.br/coala/) com a versao corrente
do software e com explicacoes mais detalhadas de como instalar e
utiliza-lo. Assim que estiver disponivel, aviso-os.
Abracos,
Fabricio
Modelos em detalhe - F. Ferrari - 06/nov/2002
____ _ _
/ ___|(_)_ __ ___ _ _| | __ _ ___ ___ ___ ___
\___ \| | '_ ` _ \| | | | |/ _` |/ __/ _ \ / _ \/ __|
___) | | | | | | | |_| | | (_| | (_| (_) | __/\__ \
|____/|_|_| |_| |_|\__,_|_|\__,_|\___\___/ \___||___/
Tabela 1 - Parâmetros dos modelos
------------------------------------------------
MODELOS
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
(1) 1 0.425 1 simul-20021106_17h49
(2) 1.5 0.64 1.5 simul-20021106_17h50
(3) 2 0.85 2 simul-20021106_17h51
(4) 2.5 1.06 2.5 simul-20021106_17h58
(5) 3 1.28 3 simul-20021106_18h01
(6) 3.5 1.49 3.5 simul-20021106_18h03
(7) 5 2.13 5 simul-20021106_18h04
(8) 10 4.25 10 simul-20021106_18h05
------------------------------------------------
A redução do modelo (1) (a=FWHM=1) é impraticável. O flat no CDD, em que deveriam
aparecer as fibras, é plano mesmo, só caindo nas bordas verticais, onde as
fibras acabam. É compreensível porque as fibras estão espacadas de 1 pixel e seu
FWHM é 1 pixel, logo não tem amostragem para diverenciar os vales das
montanhas. É o que o Antônio falava da amostragem.
No modelo (2) algumas coisas já podem ser discernidas. Um perfil vertical do
flat já aparece como uma serra, mostrando as fibras. Entretanto, acho que existe
um problema de convergência do algoritmos do Lifu em algum ponto, pois a tarefa
transcal ('lifu L') incorre em erro:
cl> transcal (mode=h)
Error: cannot open file "/dados/SOAR/kanaan/soar_ifu/include/RQ_OBJECT.h" FILE: LINE
:0
MAKSCONF
FILENAME = mask.sc-00-00.fits
MAKSCONF
FILENAME = mask.sc-00-00.fits
Order1
mask.sc-00-00.parIn ReadPF
mask.sc-00-01.parIn ReadPF
mask.sc-00-02.parIn ReadPF
mask.sc-00-03.parIn ReadPF
mask.sc-00-04.parIn ReadPF
Order2
Reading file flat.fits
*** Break *** segmentation violation
Abort
cl>
Achei que estava colocando os parâmetros em algum lugar, já que não domino todo
o processo de redução, mas quando fui testar com o modelo (10) tudo funciona com
tranquilidade.
Outro problema que encontrei na redução destes casos críticos (a=FWHM=1, 1.5) é
que as fibras nas extremidades das máscaras não são encontradas. Quando o inicio
da mascara nao tem a mesma intensidade que a região entre as fibras, isto é, um
pedacinho (~ 1/10 da altura) da gaussiana da fibra esta exatamente na
extremidade da imagem da mascara. É um problema do apextract provavelmente, mas
aparece mais quando a amostragem é pobre. Acontece mais nas mascaras 00-00 e
00-04 pelo motivo explicado acima. Isto não chega a ser um problema no
Eucalyptus eu acho, porque sempre se pode colocar a primeira e última fibra
longe da extremidade do CCD ou então (que parece mais prático) analisar o
algoritmo, embora dai não possamos mais depender do apextract. Mas talvez seja
um problema só dos dados sintéticos, no caso real este problema pode não
existir. Veja mais abaixo:
_ _ _
/ \ _ __ __ _| (_)___ ___
/ _ \ | '_ \ / _` | | / __|/ _ \
/ ___ \| | | | (_| | | \__ \ __/
/_/ \_\_| |_|\__,_|_|_|___/\___|
Abaixo estao os resultados dos seguintes modelos:
Tabela 2 - Análise dos modelos
+------------------------------+----------------------+
| MODELOS | PROBLEMAS |
+------------------------------+----------------------+
|mod. a sigma_i FWHM | apextr? trancal |
+------------------------------+----------------------+
|(1) 1 0.425 1 | ERR ERR |
|(2) 1.5 0.64 1.5 | ERR ERR |
|(3) 2 0.85 2 | ERR ERR(*) |
|(4) 2.5 1.06 2.5 | ERR ERR(*) |
|(5) 3 1.28 3 | OK ERR(*) |
|(6) 3.5 1.49 3.5 | OK OK |
|(7) 5 2.13 5 | OK OK |
|(8) 10 4.25 10 | OK OK |
+------------------------------+----------------------+
ERR significa que nao funcionou exatamente como deveria;
no caso do apextract, nao achou uma ou mais das fibras;
no caso do transcal o algoritmo aborta com erro.
(*) Nestes casos o erro é
...
mask.sc-00-04.parIn ReadPF
Order2
Reading file flat.fits
Numerical Recipes run-time error...
GAUSSJ: Singular Matrix-2
...now exiting to system...
que tinhamos detectado como um incoerencia entre os
arquivos de configuracao do Lifu (soar_ifu.cfg e
ifu.map) e as dimensoes da imagem do Cifoo. Nestes
caso os arquivos estão certos.
+-----------------------------------------------------+
AMOSTRAGEM
Analisando os casos que 'funcionam' ou não na tabela 2, dá pra ter uma idéia da
amostragem necessária, pelo menos como estou rodando aqui, é de uns 10 pontos
por gaussiana numa mascara. No caso de um flat ou da imagem em si, como as
gaussianas estão empacotadas, vai acabar ficando 3 ou 4 pontos na região de cada
gaussiana em que o vizinho não contribui muito. Estes 4 pontos são o mínimo
necessário pra ajustar uma função de 4 parâmetros, a saber intensidade da
gaussiana Io, intesidade do fundo If, centro da gaussiana xo e dispersão sigma:
G(Io, xo, sigma ) = (Io-If) * exp[ - (x-xo)^2/(2 sigma^2)]
Claro que isso idealmente. No instrumento o ruído pode inutilizar 1 destes 4
pontos e então esta amostragem é insuficiente, outro motivo pelo qual as
máscaras se tornam necessárias. Nesta mesma situação em que a gaussiana do flat
tem 4 pontos, a gaussiana solitária na máscara tem 10.
No caso (2) acima a gaussiana na máscara tem 5 pontos, contando os da base
+
perfil de uma gaussiana na máscara,
caso (2) da tabela 2.
+ + (foto do imexamin, ajuste k)
+ + + + + + + +
Então os flats serão piores ainda. Vai ter um contínuo e mais 1 ponto no pico de
cada gaussiana do flat ou da imagem em si.
Acho que trata-se de uma limitação importante do instrumento, porque não é o
caso da maneira como o ajuste é feito, mas um vínculo matemático de que são
necessários tantos pontos quanto parâmetros da função que se quer ajustar.
Quando empacotamos gaussianas, estamos degenerando as funções. Parte desta
degenerescência pode ser removida com as máscaras, que permitem analisar cada
gaussiana separadamente.
CONTAMINACAO
- Aberturas
Tomo como exemplo a simulacao (7) da tabela acima. No caso das aberturas, na
imagem reconstituída na matriz de microlentes (K4V.ql.ldisp), a estrela cobre
três pixeis; abaixo está a "imagem" das 5x5 microlentes
| 1 2 3 4 5
--+------------------------------
5 | 0. 5.E-4 48.16 0. 0.
4 | 0. 3.E-11 2.7E4 0. 0.
3 | 0. 0. 1.7E5 0. 0.
2 | 0. 0. 2.7E4 3.E-11 0.
1 | 0. 0. 48.16 5.E-4 0.
Nas lentes contíguas na coluna (não deveria ser na linha?!) há uma contaminação
de 16%. Já as segundas vizinhas é menor que 0.0028%, desprezível como nas
outras.
- Gaussianas
Na mesma imagem das gaussianas (K4V.lin.ldisp) a imagem das microlentes é
1 2 3 4 5
---+------------------------------------
5 | 0. 8.E-6 1575. 0. 0.
4 | 0. 3.E-15 5.6E4 0. 0.
3 | 0. 0. 4.9E6 0. 0.
2 | 0. 0. 3.8E5 2.E-15 0.
1 | 0. 0. 1267. 0.011 0.
Onde vemos que há uma contaminação de 1% na lente de cima e de 7% na lente de
baixo. Nas segundas vizinhas é 0.0025%. Quase a metade da contaminação que no
caso das aberturas, mas ainda parece que o método das gaussianas deveria ser bem
melhor. Analiticamente, pode-se demonstrar (cf. descrição formal do Coala/Cifoo)
que quando a intensidade de duas gaussianas é igual, tanto faz integrar por
aberturas ou por gaussianas, mas a partir do momento em que duas gaussianas
vizinhas tem intensidades diferentes, o método das aberturas dá a luz de uma
para outra.
Outra coisa intrigrante é o fato de a contaminação não ser simétrica. A lente de
cima é menos contaminada que a de baixo. Não me dou conta do porque
disso. Cheguei a pensar que as imagens que saiam do Cifoo não eram simétricas
mas fiz o teste: rotei a imagem do flat de 2Pi e dividi por ela mesma e o
resultado é 1 em todo lugar, exceto a última/primeira coluna que é zero já na
imagem original. Então a imagem é estritamente simétrica.
Relatório - A. Kanaan - 14/nov/2002
Olah Fabricio, Claudia e Cesar,
este assunto eh mais meu e do Fabricio (principalmente meu ateh
resolver os problemas) mas copio voces para saberem onde andamos:
>>>>> "Fabricio" == Fabricio Ferrari writes:
Fabricio> K,
Fabricio> este foi o de espacamento maximo, ne? De todos foi o
Fabricio> que funcionou melhor aqui. Estou te mandando toda a
Fabricio> minha reducao, por via das duvidas, pra ver se nao dei
Fabricio> mancada, mas parece ter funcionado.
sim era o de espacamento maior.
seguinte tens os mesmos resultados que eu e acho que estao errados.
estou correndo na volta para descobrir o erro, que eh do lifu:
more mask.sc-00-00.par
5
10 1.77776 25000
60 1.83566 25000
110 1.83566 25000
160 1.83565 25000
210 1.83566 25000
as posicoes e larguras aih apresentadas vem do apedit e estao
aproximadamente corretas.
o lifu as usa para calcular o valor exato das posicoes e larguras para
cada fibra a cada lambda e aih que a coisa bicha:
more mask.sc-00-00.ff
11.499995 0.039916 0.025470
58.160693 0.001577 0.073075
108.160678 0.001577 0.072777
161.839266 0.001577 0.072735
208.160681 0.001577 0.072830
11.499955 0.032048 0.011420
58.160062 0.001522 0.126803
108.160045 0.001522 0.126200
161.840627 0.001536 0.105589
208.160046 0.001522 0.126186
11.499772 0.027537 0.004011
58.159875 0.001518 0.150166
108.159856 0.001518 0.149492
161.841023 0.001532 0.125411
208.159863 0.001518 0.149586
olha como as posicoes se deslocaram do valor correto e as larguras
estao ridiculamente pequenas.
trabalho pra mim...
Fabricio> Em seguida que resolvermos esta, ou entrementes, vou
Fabricio> fazer uma com duas estrelas, espacadas o suficiente,
Fabricio> como nesta ai, so pra ver que dai as gaussianas vao
Fabricio> separar muito melhor que com aberturas.
vou tentar resolver isso logo agora que estou inscrito, se bem que
tenho agora que caprichar no trabalho escrito a apresentar. Tem 41
inscritos no concurso!!!
outro afazer que vem pela frente logo logo eh adicionar ruido ao que
se cria.
Relatório - A. Kanaan - 19/nov/2002
acho que descobri um erro: aquele GAUSSJ Singular MAtrix-2
acontece na ultima coluna da imagem. Lembra que a ultima fica
ruim? (na simulacao). Solucao simples: cortei a ultima coluna.
Depois poderias cortar a ultima coluna antes de escreve-la? Depois
ainda podemos pensar em achar o erro, por hora (h?) basta nao escreve-la
A
Relatório - A. Kanaan - 19/nov/2002
CONSEGUI!!!
eh bom a gente dizer pros outros que eh um idiota e estragou tudo,
daih bate a vergonha e resolve-se o problema! hoje contei a Claudia
que nao conseguia nem resolver o problema do Fabricio e ainda por cima
tinha trancado o programa. Resolvido!
Estah na hora de buscar o Gabriel, mas deixem-me comemorar com um
curto relatorio:
Fabricio> CONTAMINACAO
Fabricio>
Fabricio>
Fabricio> - Aberturas
Fabricio>
Fabricio> Tomo como exemplo a simulacao (7) da tabela acima. No caso das aberturas, na
Fabricio> imagem reconstituída na matriz de microlentes (K4V.ql.ldisp), a estrela cobre
Fabricio> três pixeis; abaixo está a "imagem" das 5x5 microlentes
Fabricio>
Fabricio> | 1 2 3 4 5
Fabricio> --+------------------------------
Fabricio> 5 | 0. 5.E-4 48.16 0. 0.
Fabricio> 4 | 0. 3.E-11 2.7E4 0. 0.
Fabricio> 3 | 0. 0. 1.7E5 0. 0.
Fabricio> 2 | 0. 0. 2.7E4 3.E-11 0.
Fabricio> 1 | 0. 0. 48.16 5.E-4 0.
Fabricio>
Fabricio> Nas lentes contíguas na coluna (não deveria ser na linha?!) há uma contaminação
Fabricio> de 16%. Já as segundas vizinhas é menor que 0.0028%, desprezível como nas
Fabricio> outras.
Fabricio>
Fabricio>
Fabricio> - Gaussianas
Fabricio>
Fabricio> Na mesma imagem das gaussianas (K4V.lin.ldisp) a imagem das microlentes é
Fabricio>
Fabricio> 1 2 3 4 5
Fabricio> ---+------------------------------------
Fabricio> 5 | 0. 8.E-6 1575. 0. 0.
Fabricio> 4 | 0. 3.E-15 5.6E4 0. 0.
Fabricio> 3 | 0. 0. 4.9E6 0. 0.
Fabricio> 2 | 0. 0. 3.8E5 2.E-15 0.
Fabricio> 1 | 0. 0. 1267. 0.011 0.
os ajustes de gaussiana estavam tudo errados por tres razoes:
1) o meu programa limita os valores dos parametros a valores
"fisicos". nas simulacoes acabamos saindo do que eu considerava
fisico e os ajustes nao conseguiram nada que prestasse pois os valores
corretos estavam fora do intervalo varrido. aumentei a regiao do
espaco de parametros.
2) o problema que eu suspeitei no comeco tb eh importante: o nivel das
contagens prejudica os ajustes se for muito baixo. simplesmente
multipliquei tudo por 1e7 e a coisa melhorou muito.
3) a ultima coluna das imagens simuladas tem algum problema (que jah
sabemos) e leva o ajuste ao espaco de vez em quando. cortei a ultima
coluna a mao e agora tudo fica numa boa.
comento agora no mesmo formato que o Fabricio:
- Aberturas
Tomo como exemplo a simulacao (7) da tabela acima. No caso das aberturas, na
imagem reconstituída na matriz de microlentes (K4V.ql.ldisp), a estrela cobre
três pixeis; abaixo está a "imagem" das 5x5 microlentes
Fabricio:
| 1 2 3 4 5
--+------------------------------
5 | 0. 5.E-4 48.16 0. 0.
4 | 0. 3.E-11 2.7E4 0. 0.
3 | 0. 0. 1.7E5 0. 0.
2 | 0. 0. 2.7E4 3.E-11 0.
1 | 0. 0. 48.16 5.E-4 0.
Antonio:
1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0.
4 5.E-4 3.E-11 0. 0. 0.
3 48.16 2.7E4 1.7E5 2.7E4 48.16
2 0. 0. 0. 3.E-11 5.E-4
1 0. 0. 0. 0. 0.
tenho os mesmos valores que o Fabricio. Ao contrario dele tenho
contaminacao ao longo da linha e nao da coluna, acho que temos a tecla
'z' definida para fatiar diferente.
- Gaussianas
Na mesma imagem das gaussianas (K4V.lin.ldisp) a imagem das microlentes é
Fabricio:
1 2 3 4 5
---+------------------------------------
5 | 0. 8.E-6 1575. 0. 0.
4 | 0. 3.E-15 5.6E4 0. 0.
3 | 0. 0. 4.9E6 0. 0.
2 | 0. 0. 3.8E5 2.E-15 0.
1 | 0. 0. 1267. 0.011 0.
Antonio:
1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0.
4 4.E-4 -9.E-5 2.E-5 -5.E-6 1.E-6
3 -235. 2103. 2.2E5 2104. -236.
2 1.E-6 -5.E-6 2.E-5 -9.E-5 4.E-4
1 0. 0. 0. 0. 0.
agora vemos que alem da troca de linhas por colunas temos a
importantissima diferenca na contaminacao. Aqui nas gaussiana ela eh
de ~ 1% (em ambas direcoes, acabou-se a assimetria), enquanto que nas
aberturas eh de 15%.
Estou louco para fazer o resto, mas agora eh hora de ir. Fabricio:
vou colocar a nova versao funcionante do lifu na crux em ~kanaan/mifu,
se quiseres pega-la e testa-la pf.
abracos,
Antonio
Relatório - A. Kanaan - 20/nov/2002
Resultados de reconstrucao da imagem de uma fibra. As imagens foram
construidas com o simulador do Fabricio. Basicamente temos uma unica
fibra iluminada, o que se ve de luz em outras fibras eh contaminacao.
RESULTADO:
A contaminacao usando aberturas (que tem largura ~= separacao entre as
fibras - padrao em reducao de IFUs por aih afora) varia de 0.15 a 0.10
(por unidade, nao goste de %).
A contaminacao usando gaussianas varia de 2e-4 a 2e-9.
SURPRESA:
A contaminacao *diminui* para aqueles casos em que o espacamento entre
as fibras eh menor!
Quem tem pressa pode parar de ler por aqui. Detalhes maiores a
seguir.
NOMENKLATURA:
a - espacamento entre as fibras
FWHM - obvio
sigma_i - mesmo que FWHM mas eh o sigma da gaussiana, nao o FWHM
Nestes testes todos tem a mesma relacao entre largura do espectro e separacao
entre eles. No proximo testaremos diferentes razoes com a mesma amostragem.
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
1 0.425 1 simul-20021106_17h49
1.5 0.64 1.5 simul-20021106_17h50
2 0.85 2 simul-20021106_17h51
2.5 1.06 2.5 simul-20021106_17h58
3 1.28 3 simul-20021106_18h01
3.5 1.49 3.5 simul-20021106_18h03
5 2.13 5 simul-20021106_18h04
10 4.25 10 simul-20021106_18h05
------------------------------------------------
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
10 4.25 10 simul-20021106_18h05
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 2.E-5 -4.E-6 1.E-6 -3.E-7 8.E-8 4 5.E-4 3.E-11 0. 0. 0.
3 -14.8 60.44 2.3E5 60.44 -14.8 3 50.25 2.7E4 1.7E5 2.7E4 50.25
2 8.E-8 -3.E-7 1.E-6 -4.E-6 2.E-5 2 0. 0. 0. 3.E-11 5.E-4
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 2.6e-4
ContAbert = 1.6e-1
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
5 2.13 5 simul-20021106_18h04
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 4.E-4 -1.E-4 3.E-5 -6.E-6 2.E-6 4 5.E-4 3.E-11 0. 0. 0.
3 -0.42 2.044 2.3E5 2.047 -0.42 3 48.16 2.7E4 1.7E5 2.7E4 48.16
2 2.E-6 -6.E-6 3.E-5 -1.E-4 4.E-4 2 0. 0. 0. 3.E-11 5.E-4
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 8.9e-6
ContAbert = 6.3e-2
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
3.5 1.49 3.5 simul-20021106_18h03
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.003 -9.E-4 2.E-4 -6.E-5 1.E-5 4 0.001 3.E-11 0. 0. 0.
3 -1.22 6.186 2.3E5 6.188 -1.22 3 62.25 2.9E4 1.8E5 2.9E4 62.25
2 1.E-5 -6.E-5 2.E-4 -9.E-4 0.003 2 0. 0. 0. 3.E-11 0.001
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 2.7e-5
ContAbert = 1.6e-1
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
3 1.28 3 simul-20021106_18h01
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.01 -0.003 7.E-4 -2.E-4 4.E-5 4 0.001 1.E-10 0. 0. 0.
3 -2.65 13.4 2.3E5 13.41 -2.65 3 54.93 2.8E4 1.8E5 2.8E4 54.93
2 4.E-5 -2.E-4 7.E-4 -0.003 0.01 2 0. 0. 0. 1.E-10 0.001
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 5.8e-5
ContAbert = 1.6e-1
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
2.5 1.06 2.5 simul-20021106_17h58
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.032 -0.008 0.002 -5.E-4 1.E-4 4 5.E-4 3.E-10 0. 0. 0.
3 -0.66 3.356 2.3E5 3.368 -0.66 3 138. 3.1E4 1.7E5 3.1E4 138.
2 1.E-4 -5.E-4 0.002 -0.008 0.032 2 0. 0. 0. 3.E-10 5.E-4
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
2 0.85 2 simul-20021106_17h51
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.159 -0.04 0.011 -0.003 6.E-4 4 106.8 0.002 1.E-10 0. 0.
3 -10.5 53.23 2.3E5 49.28 -9.63 3 0.002 106.8 3.3E4 1.6E5 3.3E4
2 6.E-4 -0.003 0.011 -0.04 0.159 2 0. 0. 0. 0. 1.E-10
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 2.1e-4
ContAbert = 2.1e-1
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
1.5 0.64 1.5 simul-20021106_17h50
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.782 -0.22 0.054 -0.01 0.003 4 0.009 1.E-7 0. 0. 0.
3 -0.39 2.032 2.3E5 1.628 -0.3 3 498. 3.1E4 2.1E5 3.1E4 500.1
2 0.003 -0.01 0.054 -0.22 0.782 2 0. 0. 0. 1.E-7 0.009
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 7.1e-6
ContAbert = 1.5e-1
Caso:
------------------------------------------------
a sigma_i FWHM diretorio
------------------------------------------------
1 0.425 1 simul-20021106_17h49
Gauss Aberturas
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
5 0. 0. 0. 0. 0. 5 0. 0. 0. 0. 0.
4 0.445 -0.06 0.005 -4.E-4 3.E-5 4 0.111 1.E-7 4.E-16 0. 0.
3 -1.E-4 -5.E-4 2.3E5 -0.002 3.E-4 3 450.5 2.0E4 2.1E5 2.0E4 450.7
2 3.E-5 -4.E-4 0.005 -0.06 0.445 2 0. 0. 4.E-16 1.E-7 0.111
1 0. 0. 0. 0. 0. 1 0. 0. 0. 0. 0.
ContGauss = 8.7e-9
ContAbert = 9.5e-2
Last modified: Wed Nov 20 16:19:38 BRST 2002