, 
,
, ou seja, 27
simulações diferentes. Para manter um dos valores fixos, basta restringir em um
só número o seu conjunto, p.ex. ![$a = [7]$](img4.png){kind=small}
O objetivo do programa é simular os dados do espectrógrafo multifibra (IFU) Eucalyptus, protótipo do IFU do telescópio SOAR (www.soartelescope.org) que está em testes no OPD/LNA (www.lna.br).
Com os dados sintéticos do COALA/CIFOO é possível variar os parâmetros de entrada e saída como não se pode fazer na prática. Deste modo poder-se-á verificar quais são os limites práticos (amostragem, resolução, sensibilidade) antecipadamente à construção de instrumentos deste tipo, não só no caso do SOAR.
Por outro lado, será possível testar o software de redução dos espectros IFU, que dada a complexidade e abundância dos dados crus, as rotinas automatizadas de redução dos dados são tão importantes quanto o próprio instrumento. O COALA/CIFOO serve de simulador para o LIFU1
O CIFOO é inteiramente escrito em Python 2 (www.python.org), com alguns adendos que tornam a vida mais fácil.
Se você não o tem instalado, pode consegui-lo em www.python.org para várias plataformas (prefira Linux). Um arquivo RPM também pode ser obtido diretamente de www.rpmfind.net, pronto para ser instalado em Linux baseados em pacotes RPM. Se estiver num Debian, basta fazer apt-get install python
% tar xzvf numarray-0.3.6.tgz
% cd numarray-0.3.6
% su
% python2 setupall.py
e ele deverá instalar-se na sua distribuição de Python. Se você tem a sorte de
estar num sistema Debian (www.debian.org) basta fazer como superusuário
% apt-get install python-numarray
e o pacote será instalado.
Depois disso, basta descompactar a árvore do COALA e o CIFOO está pronto para ser usado. No diretório mais baixo do COALA, haverá os seguintes diretórios:
O CIFOO pode ser usado de duas maneiras, explicadas abaixo. Detalhes sobre os comandos de linha, digite 'cifoo' sem parâmetros.
Ao executar, o CIFOO criará um diretório chamado simul_sn30_a3.0_f2.0 indicado a relação sinal/ruído SN (=30), a distância entre as fibras (=3.0) e a máxima largura a meia altura FWHM das gaussianas das fibras (=2.0).
Dentro deste diretório estarão todos os arquivos resultantes. Os nome base dos arquivos gerados numa simulação estão listados na Tabela 1. Neste caso, o tipo espectral escolhido foi A5-V7. Os arquivos de extensão .dat2 são a saída original do CIFOO, com um cabeçalho especificando os parâmetros relevantes e em seguida um vetor de com os valores de cada pixel, começando pelas linhas, depois colunas. Os arquivos .fits são convertidos pelo ascii2fits a partir dos .dat. Os arquivos ifu.map e soar_ifu.cfg são gerados para integrar o CIFOO com LIFU (veja Seção 4).
O modo interativo é especificado com
% cifoo -i
ou
% cifoo --interativo
Desta maneira, todos os parâmetros são perguntados ao usuário de maneira
auto-explicativa. As perguntas feitas são
% cifoo -I #### Arquivo de inicializacao do Coala/Cifoo #### #### Objeto #### xs=2.0 # centro do objeto (0<xs<N) ys=2.0 # centro do objeto (0<ys<M) seeing=0.1 # seeing do objeto ### Tipo Espectral ### # Para colocar o tipo espectral no arquivo de inicializacao do Cifoo, # use o indice abaixo (0-32) que corresponde ao tipo espectral. # 00: A1--3V 01: A3III 02: A5--7V # 03: A6--F0III 04: A7IV 05: A8V # 06: A9--F0V 07: B3--4V 08: B5III # 09: B6V 10: F3IV 11: F4-7III # 12: F6--7V 13: F8--9V 14: G1--2V # 15: G2IV 16: G5--6III 17: G5IV # 18: G6--8V 19: G8IV 20: G8--K0III # 21: G9--K0V 22: GO--4III 23: K2III # 24: K4III 25: K4V 26: K5V # 27: K7III 28: M2V 29: M4V # 30: O5V 31: O7--B0V 32: O7-B1III # tipoespec=19 #### Fibras #### a=3.0 # distancia entre as fibras fwhmi=3.0 # dispersao das fibras, maxima larguma 1/2 altura (fwhm=2.35*sigma) ### RUIDO NO CCD ### # Tipo de ruido # (modulo random python) # # uniforme = aleatorio em torno do valor fluxo do espectro entre (F-sigmar, F+sigmar) # F_com_ruido = F * (1+ sigmar*(2*random()-1)) # random() tem imagem entre 0 e 1 # (2*random()-1) tem imagem entre -1 e 1 # sigmar*(2*random()-1) tem imagem entre -sigmar e +sigmar # F*[1+sigmar*(2*random()-1)] tem imagem entre F-sigmar e F+sigmar # # gauss = distribuicao normal em torno do fluxo do objeto com dispersao sigmar*F # random.gauss(F,sigmar) retorna valores de uma distribuicao normal # centrada em F e com dispersao sigmar # tipor = "uniforme" # # Limites do ruido, dada como fracao do fluxo # Sinal/Ruido SN=1/sigmar sigmar = 0.033333
Um arquivo com o conteúdo acima é gravado com a extensão .py (Python) e então seu nome fornecido ao CIFOO, da seguinte forma (assumindo que o nome escolhido para o arquivo seja config_init.py):
% cifoo -a config_init.py
ou então
% cifoo --auto-file=config_init.py
É importante que o nome do arquivo de inicialização seja terminado por
.py3 para que as variáveis do arquivo sejam incorporadas ao espaço de
nomes principal do CIFOO. Os seguintes parâmetros que precisam ser
especificados
O CIFOO lê os parâmetros essenciais num arquivo chamado cifoo_config.py. Neste arquivo estão especificados as configurações que não mudam ao longo de várias simulações, por isso coloquei num arquivo separado. Os parâmetros são os seguintes:
O arquivo é como o que segue:
### arquivo cifoo_config.py ### # Se e' para imprimir tudo que faz # ou somente os passos basicos verbose=0 ### Matriz de lentes ### N = 5 # X colunas da matriz de fibras M = 5 # Y linhas da matriz de fibras NF = M * N # numero de fibras ### Imagem no CCD ### # Numero de pixies na direcao X da imagem do CCD # CCDx = 25 #<<<<< deve ser menor que 1000 <<<<< ### VIzinhos ### # quantos vizinhos contrinuem numa dada posicao z Nvizinhos = 5 ### Transmissividade ### # vetor com transmissividades de cada fibra, em ordem. # se vazio [] sao escolhidas trans. aleatorias entre tranmin e transmax, # senao, especificadas na ordem e no mesmo numero de fibras =[0.3, 0.4, ...] NF vezes transmin=0.3 # minimo da transmissividade (>0) transmax=1.0 # maximo da transmissividade (em geral =1) transmis=[] # vetor com as transmissividades
Existe um pequeno utilitário chamado GERSIMUL que serve para produzir automaticamente os arquivos de inicialização de uma série de simulações e rodar o CIFOO em cada um deles. É prático para o caso de se querer rodar uma série de simulações alterando gradativamente os parâmetros de cada uma delas.
Para executar o GERSIMUL, componha um arquivo como mostrado abaixo (há um chamado gersimul_init_exemplo.py de exemplo)
##### PARAMETROS VARIAVEIS ##### # ESPACAMENTO ENTRE AS FIBRAS (a) # intervalo de (a) a = [1, 2, 3 ] # MAXIMA LARGURA A MEIA ALTURA DAS FIBRAS fwhm # fwhm=2.35*sigma # intervalo de (fwhm) fwhm = [3, 4, 5] ### SINAL RUIDO (SN) ### # intervalo de (ruido) sn = [10, 100, 1000] ##### PARAMETROS FIXOS ##### # RUIDO - tipo (uniforme|gauss) tipor = "uniforme" ## Objeto ## xs=2.0 # centro do objeto (0<xs<N) ys=2.0 # centro do objeto (0<ys<M) seeing=0.1 # seeing do objeto ## Tipo Espectral ## tipoespec=19
A sintaxe dos parâmetros variáveis especifica quais valores estes devem assumir.
Em se rodando o GERSIMUL com o arquivo de parâmetros (p.ex.
gersimul parametros.py), seriam criados arquivos de
inicialização para , ,
, ou seja, 27
simulações diferentes. Para manter um dos valores fixos, basta restringir em um
só número o seu conjunto, p.ex.
O GERSIMUL então cria os diretórios apropriados e dentro grava os arquivos de inicialização para cada um. Depois disso, grava um script do shell chamado gersimul_executa.sh que contém os comandos para rodar o CIFOO em cada um deles. Basta executá-lo e esperar que todas as simulações sejam completadas.
Um dos problemas que deve ter chamado a atenção do usuário é o fato de não haver referências às unidades físicas. De fato, elas não são importantes no estudo da dispersão nas lentes e depois nas fibras. No caso das lentes, a convolução atmosférica (seeing) deve ser especificada em termos da distância entre as fibras. Por exemplo, um seeing de 2 significa de tamanho de 2 lentes. Da mesma forma no caso das fibras: a dispersão têm sentido quanto comparada com a separação entre as fibras. Entretanto, como notado por A. Kanaan, uma dispersão de 1 numa separação de 5 não é a mesma coisa que uma dispersão de 2 numa separação de 10, embora a razão seja a mesma. O mesmo se aplica ao seeing com relação às microlente. A diferença entre os dois casos é a amostragem. No domínio contínuo seriam idênticos, mas no discreto não são.
Para que utilizar os programas de redução de dados LIFU, desenhado para os dados da IFU Eucalyptus, com os dados sintéticos do COALA/CIFOO é necessário fazer alguns ajustes. Os arquivos que precisam ser modificados são ifu.map e soar_ifu.cfg que estão localizados no diretório $SOAR_IFU/conf/, onde SOAR_IFU é a raiz da estrutura de diretórios que compõem o LIFU. Este arquivo precisa ser ajustado antes de executar o LIFU.
Existe um modo de execução do CIFOO que gera estes arquivos, basta executá-lo
% cifoo -L
ou
% cifoo --lifu
Ele pega os parâmetros necessários do arquivo cifoo_config.py em voga.
No modo automático, o CIFOO gera-os automaticamente, colocando-os dentro do
diretório dos dados.
O arquivo ifu.map é um mapa da localização das fibras no CCD. A primeira linha contém o número de fibras, em seguida o número de blocos de fibras e finalmente os blocos ordenados e as fibras que os compõem.
Por exemplo, para uma situação típica da IFU Eucalyptus o arquivo ifu.map seria
510 16 00 30 01 32 02 32 03 32 04 32 05 32 06 32 07 32 08 32 09 32 10 32 11 32 12 32 13 32 14 32 15 32
No caso do CIFOO, para uma situação de 25 fibras, num arranjo de 5x5 fibras, o arquivo será
25 1 00 25ou seja, 25 fibras arranjadas em 1 só bloco (00 25) no CDD.
No caso do Eucalyptus, a cada 32 fibras mais ou menos, há um espaço no CDD. Nos dados sintéticos do CIFOO não, assim o arquivo ifu.conf em geral contém a especificação de um só bloco com o número total de fibras, do tipo (NF=MxN é o número total de fibras)
NF 1 00 NF
No caso da matriz de 5x5 fibras o arquivo fica assim:
0 0 0 1 0 2 0 3 0 4 1 0 . . . . . . 4 1 4 2 4 3 4 4
Deverá ser fácil, com ajuda deste manual, simular a IFU Eucalyptus com o COALA/CIFOO. De qualquer forma, comentários/sugestões/dúvidas/melhorias podem ser enviados a fabricio AT ferrari.pro.br.