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Die Vermessung der Milchstraße: Hipparcos, Gaia, SIM Vorlesung von Ulrich Bastian ARI, Heidelberg Sommersemester 2004.

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Präsentation zum Thema: "Die Vermessung der Milchstraße: Hipparcos, Gaia, SIM Vorlesung von Ulrich Bastian ARI, Heidelberg Sommersemester 2004."—  Präsentation transkript:

1 Die Vermessung der Milchstraße: Hipparcos, Gaia, SIM Vorlesung von Ulrich Bastian ARI, Heidelberg Sommersemester 2004

2 Gliederung 1.Populäre Einführung I: Astrometrie 2.Populäre Einführung II: Hipparcos und Gaia 3.Wissenschaft aus Hipparcos-Daten I 4.Wissenschaft aus Hipparcos-Daten II 5.Hipparcos: Technik und Mission 6.Astrometrische Grundlagen 7.Hipparcos Datenreduktion Hauptinstrument 8.Hipparcos Datenreduktion Tycho 9.Gaia: Technik und Mission 10.Gaia Global Iterative Solution 11.Wissenschaft aus Gaia-Daten 12.Sternklassifikation mit Gaia 13.SIM und andere Missionen

3 Gaia Datenreduktion

4 Aufgabe der Datenreduktion: Wie bei Hipparcos Datenmengen: Telemetrie (komprimiert): 3 Mb/s * 10 h/Tag *5 Jahre = B = 25 TB Telemetrie (dekomprimiert): ca. 80 TB Rohdaten in Datenbank: vielleicht 250 TB Hauptkatalog: 1000 B/Stern * 10 9 Sterne = 1000 GB = 1 TB Plus Spektren, Einzelhelligkeiten,... einige TB Rohe Telemetrie nur 30 mal so viel wie Hipparcos, obwohl mal so viele Sterne und wesentlich mehr Information pro Stern. - Bordrechner!

5 Allgemeine Formulierung des Ausgleichungsproblems: Wie bei Hipparcos, aber zusätzlich viel mehr Spektroskopie/Photometrie. Insbesondere ist wiederum ist für die Astrometrie nur eine gemeinsame, gleichzeitige Ausgleichung der - astrometrischen Sternparameter (zeitunabhängig) - Kalibration des Instruments (langsam variabel) - Attitude (rasch veränderlich) möglich. Anmerkung: Die Photometrie/Spektroskopie ist weniger komplex als die Astrometrie, weil es Kalibrationsobjekte am Himmel gibt, und weil die Attitude als Komplikation fehlt.

6 Größe des Rechenproblems (nur Astrometrie): Die Unbekannten sind zunächst die astrometrischen Parameter der Sterne. Dazu kommen aber rund 2000 Kalibrationsparameter pro Tag, und 3 Attitude- parameter pro 15 Sekunden: astrometrische Parameter Kalibrationsparameter Attitudeparameter Insgesamt ca Unbekannte Die astrometrischen Elementarmessungen sind bei Gaia die centroids der Bilder von den CCDs. Im Durchschnitt gut 1000 Einzelbilder pro Stern. Insgesamt also 1000 * 10 9 Sterne = centroids. Also Beobachtungsgleichungen. Wiederum ist, wie bei Hipparcos, eine geschlossene Lösung des Problems in einem Guss nicht möglich.

7 Neue Methode: Global Iterative Solution (GIS) Lindegren ca Hauptsächlicher Zweck: Näherungen der Großkreisreduktion vermeiden Der Gesamtkomplex der Datenreduktion besteht aus mehreren Teilen: - Vorverarbeitung der Rohdaten, pre-processing - Global Iterative Solution (GIS), core processing - Nachbearbeitungen, shell processing, einschliesslich Spectro-GIS - First Look und anfängliche Grobkalibration - Science Alerts

8 Vorverarbeitung der Rohdaten, pre-processing Bodensegment (ESA): - Empfangen, Dekomprimieren und ggf. Umformatieren der Telemetrie. - Erste Überprüfung, ob die Daten o.k. sind und an Bord alles korrekt arbeitet, sog. Quick Look. - Übertragen zum Gaia Data and Processing Centre, DPC. Datenauswertekonsortium: - database ingestion: Einbau der Telemetriedaten in die Haupt-Datenbank - initial data treatment: Zentrierung, Erkennen von cosmics und anderen Bildstörungen, Ausgleich von bekannten CCD-Unregelmäßigkeiten und Defekten, Bestimmung einer Roh-Helligkeit - cross-matching: dynamische Zuweisung jedes Bildes (image) zu einem Himmelsobjekt (source). Entweder Zuweisung zu einer in der Daten- bank bereits vorhandenen source, oder Erzeugung einer neuen source.

9 Die Rohdaten So etwa sehen die Bilder des Astro Sky Mappers aus. Im astrometrischen Hauptfeld sind quer zur Scan-Richtung 12 Pixel zusammengefasst, so dass von den Sternbildern im wesentlichen nur noch eine eindimensionale Information übrig bleibt. Scan-Richtung (Sorry, ich habe vor der heutigen Vorlesung keine schöneren Bilder auftreiben können; das soll aber gelegentlich noch verbessert werden).

10 Die Lage der einzelnen Bilder im Datenstrom kann vordergründig nur in Einheiten von Pixeln bestimmt werden (sowohl in Scan-Richtung als auch quer zur Scan-Richtung). Zur Beachtung: In Scan-Richtung ist die eigentliche astrometrische Observable, nämlich die Pixelkoordinate eines optischen Bildes, eine zeitartige Größe. Sie ist so etwas wie der Zeitpunkt, zu dem das Bild die rechte Kante des CCD verlässt, ausgedrückt in Einheiten von TDI-Takt-Intervallen.

11 Zentrierung

12 Koordinatensysteme: X s Y s Z s (rot): Spacecraft Reference System (Industrie) x, y,z (schwarz): Scanning Reference System (Astronomen) Field-of-view Reference Systems (Feldkoordinaten) (nicht gezeigt): International Celestial Reference System k,m (nicht gezeigt): Pixelkoordinaten

13 obs (t obs ) - calc (t obs ) = v fiducial for the given CCD from: pixel coordinates calibration computed for the observed star from: attitude orbit star parameters to be expressed as the linearized right-hand side of an observation equation Die tatsächliche Beobachtungsgleichung t obs = Pixelkoordinate (!) = Durchgangszeit = transit time Wobei der Vektor u alle Unbekannten enthält: Attitude, Kalibration, Sternparameter, globale

14 Global Iterative Solution (GIS), Prinzip Es handelt sich um eine block-iterative Lösung des Gesamtproblems, wie wir sie schon in der Sphere Solution von Hipparcos kennengelernt haben. Man begrenzt jeweils die rechte Seite der Beobachtungsglei- chungen auf die Terme mit den Unbekannten des jeweiligen Blocks. Vier Blöcke: Attitude (A) Calibration (C) Source parameters (S) Global parameters (G) Man fängt mit Näherungswerten für alle Unbekannten an und iteriert im Prinzip in beliebiger Reihenfolge, z.B. A – C – S – G – A – C – S – G... bis zur Konvergenz, d.h. bis die Änderungen der Unbekannten vernach- lässigbar klein werden. j nur aus dem jeweiligen Block

15 Die Beobachtungsgleichung nochmal in besserer Notation: Wobei: i eine ad-hoc-Nummerierung der Mesung a der Vektor der Attitude-Unbekannten c der Vektor der Kalibrations-Unbekannten s der Vektor der unbekannten Sternparameter g der Vektor der globalen Unbekannten i der Messfehler der Messung i

16 Global Iterative Solution (GIS), die einzelnen Blöcke Source (astrometrische Parameter der Sterne): 5 Unbekannte pro Stern (normalerweise). Normalgleichungsmatrizen 5*5 (normalerweise), ca Beob/Stern. Größenordnung 100 Millionen aktive Sterne vorgesehen, also 10 8 Ausgleichungen. Calibration: 1-3 Unbekannte pro CCD und Tag (oder 1 Unbekannte pro CCD-Spalte und Tag). Normalgleichungen: maximal 3*3, Größenordnung einige 10 5 Beob/CCD/Tag. 5*365*110 = Ausgleichungen. Attitude: 4 Unbekannte pro 15 sec (bei Darstellung der Attitude durch Quaternionen). Normalgleichungen: Bandmatrix mit 7 Diagonalen! Deshalb Aufteilung in Abschnitte von einigen Stunden bis 1 Tag. Dann jeweils rund 10 4 Unbekannte, wegen der Bandstruktur relativ harmlos. Je einige 10 7 Beob. Einige 10 3 Ausgleichungen. Global: Nur einige wenige (max. vielleicht 10 3 ) Unbekannte. Alle Beob. Nur eine Ausglg.

17 Global Iterative Solution (GIS), Vorteile Volle, strenge Lösung des Gesamtproblems Keine Näherungen außer der Linearisierung des Problems Die Näherungen der Großkreisreduktion werden vermieden - Konstanz der Sternpositionen innerhalb eines Tages - projection errors - mögliche Reste von systematischen Fehlern des Input Catalogue Keine einzige Ausgleichung mit sehr vielen Unbekannten dabei Die größten sind die Attitude-Abschnitte, flexibel wählbar Alle Blöcke sehr simpel parallelisierbar

18 Global Iterative Solution (GIS), Nachteile Keine volle Kovarianzmatrix der Unbekannten Kein wirkliches Problem; die Korrelationen zwischen den Blöcken sind klein. Konvergenzverhalten unbekannt Gute Konvergenz (Faktor pro globaler Iteration) wird erwartet, aus simplen geometrischen Argumenten und aus der Hipparcos-Erfahrung. Beweis wird derzeit durch großes Simulationsexperiment geführt. Erste Ergebnisse erst nach mindestens 6 Monaten Mission möglich Die Großkreisreduktion fehlt! Bei Hipparcos tägliche Kontrolle der Funktionen von Satellit und Instrumenten bei voller Genauigkeit. Deshalb: Spezielles Projekt First Look nötig.

19 Nachbearbeitungen - shell processing Zum Beispiel: Einhängen der 900 Millionen schwächerer Sterne in die Globallösung Detail-Bearbeitung der bei GIS aufgefallenen gestörten Sterne Exoplaneten Detail-Lösungen für visuelle Doppelsterne Suche nach schwachen Begleitern durch Aufsummieren aller Bilder Astrometrische Lösung für die hellen (überbelichteten) Sterne Photometrie, Variabilität Radialgeschwindigkeiten (dazu braucht man präzise Astrometrie!) etc. Astrophysikalische Klassifikation und Parametrisierung gravitational microlensing Bahnen von Objekten des Sonnensystems Kontrolle der Astrometrie mit Quasaren ( galaktozentr. Beschl.)

20 First Look GIS braucht mindestens 6 Monate Daten, um zu funktionieren Keine Kontrolle über Qualität der Messungen auf dem as-Niveau Großkreisreduktion funktioniert nicht Hipparcos: 200 mas to 2 mas: GCR o.k. DIVA: 20 mas to 0.3 mas: GCR o.k. Gaia: 30 mas to 0.02 mas: GCR nur auf ~300 mas genau Ersatz für Großkreisreduktion nötig Heidelberger Studie: ring solution oder 1-day GIS

21 G AIA D ata A ccess and A nalysis S tudy GDAAS

22 Database Data Manipulation Layer Processing Framework Replaceable Core Variable AlgorithmsPlans Globale Logik von GDAAS

23 Warum eine Datenbank? Weil die selben Daten in ganz verschiedenen Anordnungen und Zusammenhängen ( = Zuordnungen ) benötigt werden: - in zeitlicher Reihenfolge - in räumlicher Nachbarschaft am Himmel - bezogen auf ein bestimmtes Himmelsobjekt - bezogen auf einen bestimmten Datentyp

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27 1 TB by Dec TB by Dec TB by Dec nodes 4 processors per node 1 central repository GDAAS Infrastruktur

28 Organisation von GDAAS

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30 to data base Spectro-GIS (SGIS):

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