elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Barrierefreiheit | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

flashcurve: A machine-learning approach for the simple and fast generation of adaptive-binning light curves with Fermi-LAT data

Glauch, Theo und Tchiorniy, Kristian (2025) flashcurve: A machine-learning approach for the simple and fast generation of adaptive-binning light curves with Fermi-LAT data. Astronomy and Computing. Elsevier. doi: 10.1016/j.ascom.2025.100937. ISSN 2213-1337.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
6MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213133725000101

Kurzfassung

Gamma rays measured by the Large Area Telescope (LAT) on board the Fermi Gamma-ray Space Telescope tell us a lot about the processes taking place in high-energetic astrophysical objects. The fluxes coming from these objects are, however, extremely variable. Hence, gamma-ray light curves optimally use adaptive bin sizes in order to retrieve most information about the source dynamics and to combine gamma-ray observations in a multi-messenger perspective. However, standard adaptive binning approaches are slow, expensive and inaccurate in highly populated regions. Here, we present a novel, powerful, deep-learning-based approach to estimate the necessary time windows for adaptive binning light curves in Fermi-LAT data using raw photon data. The approach is shown to be fast and accurate. It can also be seen as a prototype to train machine-learning models for adaptive binning light curves for other astrophysical messengers.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/216302/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:flashcurve: A machine-learning approach for the simple and fast generation of adaptive-binning light curves with Fermi-LAT data
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Glauch, TheoDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0003-1804-4055191559272
Tchiorniy, KristianTU München, Garching, GermanyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:April 2025
Erschienen in:Astronomy and Computing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1016/j.ascom.2025.100937
Verlag:Elsevier
ISSN:2213-1337
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Gamma-ray, machine learning, light curve, astronomy, Fermi
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Atmosphärische Spurenstoffe
Hinterlegt von: Glauch, Theo
Hinterlegt am:10 Sep 2025 11:49
Letzte Änderung:11 Sep 2025 10:28

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
OpenAIRE Validator logo electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.