Gliederung

1. Gliederung • Populäre Einführung I: Astrometrie • Populäre Einführung II: Hipparcos und Gaia • Wissenschaft aus Hipparcos-Daten I • Wissenschaft aus Hipparcos-Daten II • Hipparcos: Technik und Mission • Astrometrische Grundlagen • Hipparcos Datenreduktion Hauptinstrument • Hipparcos Datenreduktion Tycho • Gaia: Technik und Mission • Gaia Global Iterative Solution • Wissenschaft aus Gaia-Daten • Sternklassifikation mit Gaia • SIM und andere Missionen

2. Gaia Datenreduktion

3. Aufgabe der Datenreduktion: • Wie bei Hipparcos • Datenmengen: • Telemetrie (komprimiert): 3 Mb/s * 10 h/Tag *5 Jahre = 2.5 1013 B = 25 TB • Telemetrie (dekomprimiert): ca. 80 TB • Rohdaten in Datenbank: vielleicht 250 TB • Hauptkatalog: 1000 B/Stern * 109 Sterne = 1000 GB = 1 TB • Plus Spektren, Einzelhelligkeiten, ... einige TB • Rohe Telemetrie nur 30 mal so viel wie Hipparcos, obwohl 10000 mal soviele Sterne und wesentlich mehr Information pro Stern. - Bordrechner!

4. 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 esKalibrationsobjekte am Himmel gibt, und weil die Attitude als Komplikation fehlt.

5. 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: 5 109 astrometrische Parameter 4 106 Kalibrationsparameter 1 108 Attitudeparameter Insgesamt ca. 5 109 Unbekannte Die astrometrischen Elementarmessungen sind bei Gaia die centroids der Bilder von den CCDs. Im Durchschnitt gut 1000 Einzelbilder pro Stern. Insgesamt also 1000 * 109 Sterne = 1012 centroids. Also 1012 Beobachtungsgleichungen. Wiederum ist, wie bei Hipparcos, eine geschlossene Lösung des Problems in einem Guss nicht möglich.

6. Neue Methode: Global Iterative Solution (GIS) • Lindegren ca. 1999 • 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“

7. 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.

8. Die Rohdaten So etwa sehen die Bilder des Astro Sky Mappers aus. Im astrometrischen Hauptfeld sind quer zur Scan-Richtung12 Pixel zusammengefasst, sodass von den Sternbildern im wesentlichen nur noch eine eindimensionale Informationübrig bleibt. Scan-Richtung (Sorry, ich habe vor der heutigenVorlesung keine schöneren Bilder auftreiben können; das soll aber gelegentlich noch verbessert werden).

9. 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 istso etwas wie der Zeitpunkt, zu dem das Bild die „rechte Kante“ des CCD verlässt,ausgedrückt in Einheiten von TDI-Takt-Intervallen.

10. Zentrierung

11. Koordinatensysteme: Xs Ys Zs (rot): Spacecraft Reference System (Industrie) x, y,z (schwarz): Scanning Reference System (Astronomen)h,z: Field-of-view Reference Systems (Feldkoordinaten) a,d (nicht gezeigt): International Celestial Reference Systemk,m (nicht gezeigt): Pixelkoordinaten

12. Die tatsächliche Beobachtungsgleichung hobs(tobs)- hcalc(tobs) = Dh + v • computed h forthe observed starfrom: attitude orbitstar parameters to be expressedas the linearized right-hand side ofan observationequation • fiducial h forthe given CCDfrom: pixel coordinates calibration h tobs= Pixelkoordinate (!) = „Durchgangszeit“ = transit time Dh= Wobei der Vektor ualle Unbekannten enthält:Attitude, Kalibration, Sternparameter, „globale“

13. 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 kennengelernthaben. 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. h Dh= j nur aus dem jeweiligen Block

14. Die Beobachtungsgleichung nochmal in besserer Notation: Wobei:i eine ad-hoc-Nummerierung der Mesunga der Vektor der Attitude-Unbekanntenc der Vektor der Kalibrations-Unbekanntens der Vektor der unbekannten Sternparameterg der Vektor der „globalen“ Unbekanntenuider Messfehler der Messung i

15. Global Iterative Solution (GIS), die einzelnen Blöcke Source (astrometrische Parameter der Sterne): 5 Unbekannte pro Stern (normalerweise). Normalgleichungsmatrizen 5*5 (normalerweise), ca. 1000 Beob/Stern. Größenordnung 100 Millionen „aktive“ Sterne vorgesehen, also 108 Ausgleichungen. Calibration: 1-3 Unbekannte pro CCD und Tag (oder 1 Unbekannte pro CCD-Spalte und Tag). Normalgleichungen: maximal 3*3, Größenordnung einige 105 Beob/CCD/Tag. 5*365*110 = 2 105 Ausgleichungen. Attitude: 4 Unbekannte pro 15 sec (bei Darstellung der Attitude durch Quaternionen). Normalgleichungen: Bandmatrix mit 7 Diagonalen! Deshalb Aufteilung in Abschnittevon einigen Stunden bis 1 Tag. Dann jeweils rund 104 Unbekannte, wegen der Bandstruktur relativ harmlos. Je einige 107 Beob. Einige 103 Ausgleichungen. Global: Nur einige wenige (max. vielleicht 103) Unbekannte. Alle 1011 Beob. Nur eine Ausglg.

16. 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

17. 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 10-100 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.

18. 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 (p=0, m=galaktozentr. Beschl.)

19. First Look • GIS braucht mindestens 6 Monate Daten, um zu funktionieren • Keine Kontrolle über Qualität der Messungen auf dem mas-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“

20. GAIA Data Access and Analysis Study GDAAS

21. Processing Framework Data Manipulation Layer Database Globale Logik von GDAAS “Algorithms” “Plans” Variable Core Replaceable

22. 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

26. GDAAS Infrastruktur • 1 TB by Dec 2002 • 2 TB by Dec 2003 • 4 TB by Dec 2004 • 8 nodes • 4 processors per node • 1 central repository

27. Organisation von GDAAS

29. „Spectro-GIS“ (SGIS): todata base