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Sandbox Physics
从恒星眩光读到伴星光谱

L3 · 直接成像

提取光谱时把误差一起带回来

提取光谱就是寻找一组源对比度,让它经过响应矩阵后解释处理图像。能测准多少,取决于哪些颜色组合保留下来、源位置知道多准,以及噪声怎样估计。

拟合真正测到的颜色组合

把五个处理孔径计数排成向量,逐波段注入得到五列响应。响应矩阵乘一组对比度,便预测这些测量。再添一个局部公共背景向量,因为减除残差在星周围仍可能有非零均值。

比较孔径估计这个背景。若公共协方差已知、比较区独立,扣去其均值便消除了未知背景,同时增加均值估计的方差;这也等价于联合高斯模型里对公共背景取最佳值。实际环带只近似这些条件,还要用重复采样检验。

先看一个两波段算例:各自保留自身光源,却扣去另一波段的一半。真实对比度都为一时,输出都只有二分之一。仅除对角响应仍会报成二分之一,解完整耦合方程才能找回一。这个无量纲算例与五波段采样数据分别标记。

y=Ac+b+ϵ,Cdiff=(1+1/nref)Cring+Csource\boldsymbol y=A\boldsymbol c+\boldsymbol b+\boldsymbol\epsilon,\qquad C_{\rm diff}=(1+1/n_{\rm ref})C_{\rm ring}+C_{\rm source}
响应把无量纲对比度换成测量计数;比较区数按分辨区域计算,不按像素计算。源自身的光子噪声不在无源比较区里。
(1−1/2−1/21)(11)=(1/21/2)\begin{pmatrix}1&-1/2\\-1/2&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1/2\\1/2\end{pmatrix}
非对角混合会改变公共光谱亮度,哪怕各对角响应看起来很简单。

对应阅读:Pueyo · Greco & Brandt

有些光谱组合更容易测

协方差记录哪些涨落一起走。两个通道方差都为一、相关系数为零点八时,公共亮度方向的协方差本征值是一点八,差值方向是零点二。宽谱整体升高与颜色差异需要不同噪声权重。

响应也有自己的强弱方向。奇异值描述独立输入组合映到测量后有多强。保存的角差加谱差矩阵,奇异值约从七十点六万到四百六十三万电子每单位对比度;最弱组合仍能测,但透射弱得多。

总视场转角为零时,均值角差叠加图的源响应为零。求逆不能恢复已经删除的信息,应报告秩失效。添加数值平滑项会给出好看的谱线,同时也加入了额外假设。

∂χ2∂c=−2ATC−1(y−bˉ−Ac)=0\frac{\partial\chi^2}{\partial\boldsymbol c}=-2A^{\mathsf T}C^{-1}(\boldsymbol y-\bar{\boldsymbol b}-A\boldsymbol c)=0
协方差固定时,展开二次残差,对每个对比度求导并令导数为零,把模型项移到另一侧,就得到下面求解的正规方程。
c^=(ATC−1A)−1ATC−1(y−bˉ)\widehat{\boldsymbol c}=(A^{\mathsf T}C^{-1}A)^{-1}A^{\mathsf T}C^{-1}(\boldsymbol y-\bar{\boldsymbol b})
这是固定响应、正定协方差下无正值约束的广义最小二乘。负通道估计保留;正规矩阵奇异时拒绝求逆。
五乘五测量光谱响应,对角为正,非对角为负。
同一合成角差谱差采样的五波段测量响应,除以恒星入射计数归一;行是输出,列是独立注入输入,负非对角项表示光谱减除。

对应阅读:Pueyo · Greco & Brandt

让位置与亮度彼此竞争

PSF 放偏一点,有时很像亮度改了一点。每波段只有一个孔径和时,五个测量配五个自由对比度,残差自由度为零,很难看出这种混淆。要检查图像形状,就增加空间测量。

保存的位置计算每波段取三个量:中心孔径、径向孔径差和切向孔径差,一共十五个。每个试探位置都重新传播点源场,逐波段注入并重跑处理,再拟合五个对比度。余下残差便能检查总流量以外的结构。

比较区提供完整十五维空间光谱协方差。默认几何避开伴星及其角差负瓣后只剩十七区,去均值后最多十六个样本方向。十五维满秩虽然可能,条目却仍不稳定:六十四次角差重复采样里,比较协方差条件数中位约七万,最大超过九百万。

条件数是最大协方差本征值与最小本征值之比,越大越容易在求逆时放大弱方向的误差。每个位置保留最佳对比度,就得到位置剖面,可以看位置与光谱怎样互相补偿。保存的九点粗网格用于局部诊断;精细定位区间还需要更密网格和覆盖检验。

对应阅读:Pueyo · Greco & Brandt · Mawet et al.

别漏掉伴星自己的光子噪声

无源环带能估计残余光晕涨落,却没有伴星光子。亮伴星还要添自己的光子噪声。默认空间拟合若漏掉这项,十个残差维度的二次残差约为三百二十五;独立复算也保存了这次失败。

均值角差、谱差可以沿实际插值和减除逆向求权重,算清每个原像素怎样进入每个输出测量。把权重两两相乘,再乘源光子方差求和,便得到完整源协方差。谱差让不同输出通道共用输入计数,也会带来跨通道项。方差采用拟合出的非负源强度,报告的对比度本身仍允许为负。

补入后,默认空间拟合的二次残差约为五点四二。这只检验了一套条件模型。数据依赖 KLIP 还要在源光子重采样时重新学习基,独立完整采样时重新估比较协方差;固定基的线性传播不会自动包含这些变化。

(Csource)ij=∑tℓpwi,tℓpwj,tℓpμsource,tℓp(C_{\rm source})_{ij}=\sum_{t\ell p}w_{i,t\ell p}w_{j,t\ell p}\mu_{{\rm source},t\ell p}
对固定线性数值算子,权重由其转置作用于输出测量得到。这是采用给定源强度时的条件源光子方差传播。学习 KL 基与估计比较协方差另带来不确定性,由完整重复采样检验。

对应阅读:Greco & Brandt · Pueyo

写清正在取最佳值的似然

多元高斯密度除了残差惩罚,还包含归一项,归一项依赖协方差行列式。若噪声随源流量或位置改变,行列式也要跟着变;只压低加权残差,会偏爱被放大的噪声。

局部计算先从初次流量拟合估源光子协方差,再把合并协方差固定在整张位置网格上。保存的工作高斯似然包含行列式项;它在这张网格里是常数。这是一张采用给定协方差的条件剖面。若优化时同步更新流量依赖噪声,就必须逐点更新行列式。

后验还需指定先验,并对干扰量积分;剖面则保留各处最佳值。弱响应方向和非负流量边缘附近,两者尤其可能不同。

−2log⁡L=rTC−1r+log⁡det⁡C+mlog⁡(2π)-2\log L=\boldsymbol r^{\mathsf T}C^{-1}\boldsymbol r+\log\det C+m\log(2\pi)
残差为测量减模型,测量维数为 m;所有网格点保持相同计数单位和密度约定。

对应阅读:Greco & Brandt · Pueyo

让重复采样检查误差

每次从同一光学期望重新抽泊松计数与读出噪声,再重做图像处理、避开同一几何源弧、估计比较协方差并拟合空间光谱。这里知道源输入,就能看名义标准误区间盖住真值多少次。

下表按波长顺序列出覆盖次数:角差与谱差加角差各做六十四次完整采样,KLIP 做二十四次。理想已知协方差高斯问题里,一个标准误约应覆盖百分之六十八。实验保留了涨落、稀疏协方差误差及给定光晕,没有新生成一套真实大气。

更细的位置网格间隔为零点零零一个参考角单位,又暴露了粗图看不到的限制:角差六十四次里二十二次最优值到边缘,角差谱差为三十一次;二十四次 KLIP 中有十五次到边缘。边缘最优值提示继续扩大搜索;定位区间另需覆盖检验。

某些通道覆盖不足,解释窄谱结构时就要格外留意。这套误差有用,但名义区间尚非自动校准的区间。再让一种 PSF 产生光、用另一种去拟合,可以检查模板失配;增加噪声重复次数修不好错用的光学模板。

处理方法一个标准误内次数两个标准误内次数
均值角差,64 次48、44、41、38、3964、62、57、61、56
谱差加角差,64 次44、46、35、43、3463、60、60、61、61
数据依赖 KLIP,24 次11、15、8、12、1119、22、23、19、18

对应阅读:Greco & Brandt · Mawet et al.

把局部涨落与盲搜分开

局部 Student 统计量把一个孔径与有限参考样本比较。只有五个独立高斯参考值时,统计量达到五的单侧尾概率约为零点零零三七五,远高于常见的大样本高斯值;相关散斑还会改变分布。

搜很多位置、尝试多个减除阶数,又增加了碰到大涨落的机会。零假设实验重复完整的位置与方法选择,保存每次全场最大值。有限次实验一次也没超过,只能给上限,不能报零概率。

把恢复出的组合、响应、噪声假设与实际失败一起交代,下一次观测才知道该增加转角、改善 PSF,还是延长序列。

t=x−xˉrefsref1+1/nref,ν=nref−1t=\frac{x-\bar x_{\rm ref}}{s_{\rm ref}\sqrt{1+1/n_{\rm ref}}},\qquad\nu=n_{\rm ref}-1
名义 Student 分布假设独立、等方差高斯分辨单元,自由度按独立参考单元数减一计算。

对应阅读:Mawet et al. · Greco & Brandt

亲手观察

一起看光谱和弱响应方向

  1. 比较五波段光谱、给定虚线输入及完整响应矩阵。
  2. 把总转角减到零附近,用均值角差方程解释辨识提示。
  3. 比较散斑干扰预设与默认值,说明判断来自谱形还是误差大小。

练习与答案

五个自由通道对比度拟合五个孔径和,残差几乎为零,说明什么?

只要方阵响应可逆,就能恰好拟合五个数,哪怕 PSF 不好或数据噪声很大。这检查了代数求解,未检查拟合优度;应加入空间测量或留出数据再看残差。

十七个比较区得到十五维满秩协方差,足以相信窄区间吗?

满秩只允许求逆,没说明小本征值估得多准。去均值后仅十六个样本方向,矩阵可以病态。重复采样覆盖、比较区选择敏感性及 PSF 失配能直接检验区间。

流量变化时噪声方差跟着变,却省去行列式项,怎样检查后果?

在相同流量网格比较完整高斯似然和仅含残差的目标。放大方差会减小残差惩罚,却把概率摊得更宽;对数行列式负责补上这份归一。

六十四次零假设实验都未超过所选峰,单侧百分之九十五二项上限是多少?

由 (1−p)64=0.05(1-p)^{64}=0.05 得 p<1−0.051/64≃0.0457p<1-0.05^{1/64}\simeq0.0457。上限限定于所模拟总体与选择;这样的实验次数只够辨认百分比量级发生率。

来源与计算范围

  1. Pueyo, Detection and Characterization of Exoplanets Using Projections on Karhunen–Loève Eigenimages (2016)

    固定 v1,第二点一至二点五、第三点一至三点三、第四点一至四点二节;附录 E 的 E18/E20 和附录 F 的 F8–F12。光源污染会改变参考基;文中 J 波段示例采用合成注入。

  2. Mawet et al., Fundamental Limitations of High Contrast Imaging Set by Small Sample Statistics (2014)

    固定 v1,第三点一至三点三、第四点一节及公式七至十:先看分辨单元数量和分布假设,再把统计量换成尾概率。

  3. Greco & Brandt, The Measurement, Treatment, and Impact of Spectral Covariance and Bayesian Priors in Integral-Field Spectroscopy of Exoplanets (2016)

    固定 v1,第二节公式一至六、第三点一至三点二节公式七至八:光谱协方差怎样改变宽谱结构的权重。

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