Faro：一种用于度量拍斯卡级Rubin天文台数据产品科学性能的框架
天体物理仪器与方法
2022-07-01 v1
摘要
Vera C. Rubin天文台将在未来十年通过其独特的宽-快-深多色成像巡天——时空遗产巡天（LSST）推动天文学诸多领域的进展。LSST每夜将产生约20TB原始数据，并由LSST科学流水线自动处理，生成可供科学使用的数据产品——处理后的图像、星表与告警。为确保这些数据产品能支撑LSST的变革性科学，对其质量与科学保真度提出了严格要求，例如图像质量与深度、天体测量与测光性能，以及目标恢复完备性。本文介绍faro，一个用于在对粒度各异的数据单元（从单探测器到全巡天汇总统计）上自动高效计算LSST数据产品科学性能指标的框架。通过度量与监测指标，我们能够在开发过程中评估算法性能趋势并进行回归测试，比较不同算法性能，并通过与规范比对来验证LSST数据产品是否满足性能要求。我们给出使用faro表征在模拟与前期数据集上所产数据产品性能的初步结果，并讨论使用faro验证LSST调试阶段数据产品性能的计划。
引用
@article{arxiv.2206.15447,
title = {Faro: A framework for measuring the scientific performance of petascale Rubin Observatory data products},
author = {Leanne P. Guy and Keith Bechtol and Jeffrey L. Carlin and Erik Dennihy and Peter S. Ferguson and K. Simon Krughoff and Robert H. Lupton and Colin T. Slater and Krzysztof Findeisen and Arun Kannawadi and Lee S. Kelvin and Nate B. Lust and Lauren A. MacArthur and Michael N. Martinez and Sophie L. Reed and Dan S. Taranu and W. Michael Wood-Vasey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.15447},
year = {2022}
}
备注
12 pages, 9 figues, Proc. SPIE 12189, Software and Cyberinfrastructure for Astronomy VII, Montreal, CA, July 2022