26、主动薄镜望远镜:原理、误差与性能

主动薄镜望远镜:原理、误差与性能

1. 引言

天文望远镜的目标是将大量高分辨率的光子传递到焦平面的仪器上。通过增大主镜尺寸可以较容易地提高集光能力,根据衍射光学原理,若大气和望远镜自身产生的波前误差低于观测光的波长,分辨率也会随之提高。然而,对于指向天空不同位置、在温度和风力条件不断变化的环境中运行的大型望远镜而言,要使望远镜误差保持在较小范围内并非易事,这要求光学表面的位置和形状与设计要求的偏差不能过大。

在自适应光学设备(用于校正大气引入的误差)出现之前,地面望远镜的分辨率从根本上受到大气的限制,点源图像的最小直径通常约为半角秒。因此,望远镜的目标相对较为保守,即实现所谓的“视宁度受限”图像质量,只要望远镜自身产生的误差远小于大气引入的显著误差即可。

传统的被动望远镜通常仅控制跟踪和偶尔的聚焦。即使是视宁度受限这样相对较低的性能目标,也只有在主镜直径不超过2 - 3米时才能实现。大多数主镜直径约为4米的大型被动望远镜,仅偶尔能达到视宁度受限的性能。尽管采用了机械原理和特性来提高稳定性,但由于结构和镜子缺乏刚度,这些望远镜仍会出现镜子的错位和变形问题。

计算机和电子技术的发展使得在望远镜运行期间校正光学系统成为可能,这种技术被称为主动光学。配备CCD探测器的波前传感器能够快速、精确地测量望远镜产生的光学误差,然后在观测过程中通过重新调整镜子的相对位置和改变其形状来校正这些误差。特别是,抛光后较大的误差容限使得能够制造直径达8米的大型薄镜。借助主动光学技术,直径约为4米甚至8米的望远镜能够常规地实现视宁度受限的性能。主动光学也是下一代极大望远镜的重要组成部分,这些望远镜必然是对所有光学元件进行复杂控制的系统。

2. 误差源与产生的波前像差

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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