Алгоритм CHIRP был разработан для обработки данных, собранных телескопом Event Horizon Telescope с очень длинной базой , международным сотрудничеством, которое в 2019 году впервые получило изображение черной дыры M87* . CHIRP не использовался для создания изображения, [6] но был алгебраическим решением для извлечения информации из радиосигналов, производящих данные массивом радиотелескопов, разбросанных по всему миру. [3] [7] Стабильные источники (которые не меняются в течение коротких периодов времени) также могут получать сигнал, интегрируя изменение в каждом месте с вращением Земли. [3] : 915 Поскольку радиотелескопы, используемые в проекте, производят огромные объемы данных, которые содержат пробелы, алгоритм CHIRP является одним из способов заполнить пробелы в собранных данных. [8] [9]
Оценка
Для реконструкции таких изображений, которые имеют разреженные измерения частоты, алгоритм CHIRP имеет тенденцию превосходить CLEAN , BSMEM (BiSpectrum Maximum Entropy Method) и SQUEEZE, особенно для наборов данных с более низким отношением сигнал/шум и для реконструкции изображений протяженных источников. Хотя алгоритмы BSMEM и SQUEEZE могут работать лучше с настраиваемыми вручную параметрами, тесты показывают, что CHIRP может работать лучше с меньшим опытом пользователя. [10]
^ До свидания, Деннис (10 апреля 2019 г.). «Впервые получена фотография черной дыры – астрономы наконец-то получили изображение самых темных образований в космосе». The New York Times . Получено 10 апреля 2019 г.
^ ab Katherine L. Bouman, Michael D. Johnson, Daniel Zoran, Vincent L. Fish, Sheperd S. Doeleman, William T. Freeman (июнь 2016 г.). "Computational Imaging for VLBI Image Reconstruction". Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) . Июнь 2016 г.: 913–922. arXiv : 1512.01413 . Bibcode : 2016cvpr.conf..913B – через Труды CVPR 2016, открытый доступ от Computer Vision Foundation.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ abc MIT News Office, Ларри Хардести (6 июня 2016 г.). «Метод получения изображений черных дыр». MIT News .
^ Шу, Кэтрин (11 апреля 2019 г.). «Создание алгоритма, который сделал возможным первое изображение черной дыры, было осуществлено под руководством аспирантки Массачусетского технологического института Кэти Боуман». TechChrunch . Получено 12 апреля 2019 г. .
^ Brewis, Harriet (12 апреля 2019 г.). «Аспирантка Кэти Боуман создала алгоритм, который привел к первой в истории фотографии черной дыры». Evening Standard . Получено 13 апреля 2019 г.
^ Сотрудничество с Event Horizon Telescope (2019). "Результаты первого телескопа M87 Event Horizon. IV. Визуализация центральной сверхмассивной черной дыры. Приложение A: Определения регуляризаторов". The Astrophysical Journal . 875 (1): L4. arXiv : 1906.11241 . Bibcode : 2019ApJ...875L...4E. doi : 10.3847/2041-8213/ab0e85 . hdl : 10150/633752 . S2CID 146068771.
^ Science X, News Network (11 апреля 2019 г.). «Звезда науки Кэти Боуман разработала алгоритм для изображения черной дыры». PHYS.ORG . Получено 13 апреля 2019 г.
^ Tech Desk, Нью-Дели (22 апреля 2019 г.). «Работа этого аспиранта Массачусетского технологического института помогла воплотить в реальность изображение горизонта событий черной дыры». Express tech, The Indian Press . Получено 13 апреля 2019 г.
^ ACM (Association for Computing Machinery), TechNews (6 июня 2016 г.). "Метод получения изображений черных дыр". ACM News Service . Архивировано из оригинала 13 апреля 2019 г. Получено 13 апреля 2019 г.
^ Kazunori Akiyama, Katherine L. Bouman, Andrew A. Chael, Michael D.Johnson, Sheperd S. Doeleman, Lindy Blackburn, John FC Wardle, William T. Freeman and the Event Horizon Telescope Collaboration, Vincent L. Fish (июль 2017 г.). «Наблюдение и получение изображений активных ядер галактик с помощью телескопа Event Horizon». Galaxies . 4 (4): 54 и 64. arXiv : 1607.03034 . doi : 10.3390/galaxies4040054 .{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
