Uncertainty-aware learning for improvements in image quality of the Canada–France–Hawaii Telescope

ABSTRACT We leverage state-of-the-art machine learning methods and a decade’s worth of archival data from Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT) to predict observatory image quality (IQ) from environmental conditions and observatory operating parameters. Specifically, we develop accurate and interpre...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Monthly notices of the Royal Astronomical Society 2022-02, Vol.510 (1), p.870-902
Hauptverfasser: Gilda, Sankalp, Draper, Stark C, Fabbro, Sébastien, Mahoney, William, Prunet, Simon, Withington, Kanoa, Wilson, Matthew, Ting, Yuan-Sen, Sheinis, Andrew
Format: Artikel
Sprache:eng
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