We are investigating a new approach to modelling uncertainties in individual pixels of Very Long Baseline Interferometry (VLBI) intensity (Stokes I, Q, U) images. Comparison of distributions of our calculated uncertainties for model sources with the results of Monte Carlo simulations shows that our method correctly reproduces the overall level and pattern of uncertainties in intensity images for model sources that are not too compact. Refinement of the approach to better reproduce uncertainties in compact sources is being studied. This new approach should ultimately provide a means to correctly estimate pixel-based uncertainties in the Stokes parameters I, Q and U, including the effect of correlations between values in different pixels.


翻译:我们正在研究一种新的方法来模拟非常长基线干涉测量(VLBI)强度(Stokes I, Q, U)的单个像素的不确定因素(Stokes I, Q, U),将我们计算出的模型来源不确定因素的分布与Monte Carlo模拟结果的比较表明,我们的方法正确地复制了模型来源不太紧凑的密度图像中不确定因素的总体水平和模式。正在研究如何改进在紧凑来源中更好地复制不确定因素的方法。这一新的方法最终应该提供一种手段,正确估计斯托克斯参数I,Q和U中基于像素的不确定因素,包括不同像素值之间相互关系的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
A Probe into Understanding GAN and VAE models
Arxiv
9+阅读 · 2018年12月13日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月28日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员