Cross-correlation of Planck CMB lensing and CFHTLenS galaxy weak lensing maps
Notice bibliographique
Résumé
We cross-correlate cosmic microwave background (CMB) lensing and galaxy weak lensing maps using the Planck 2013 and 2015 data and the $154\text{ }\text{ }{\mathrm{deg}}^{2}$ Canada-France-Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). This measurement probes large-scale structure at intermediate redshifts $\ensuremath{\approx}0.9$, between the high- and low-redshift peaks of the CMB and CFHTLenS lensing kernels, respectively. Using the noise properties of these data sets and standard Planck 2015 $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ cosmological parameters, we forecast a signal-to-noise ratio $\ensuremath{\approx}4.6$ for the cross-correlation. We find that the noise level of our actual measurement agrees well with this estimate, but the amplitude of the signal lies well below the theoretical prediction. The best-fit amplitudes of our measured cross-correlations are ${A}_{2013}=0.48\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.26$ and ${A}_{2015}=0.44\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.22$, using the 2013 and 2015 Planck CMB lensing maps, respectively, where $A=1$ corresponds to the fiducial Planck 2015 $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ prediction. Due to the low measured amplitude, the detection significance is moderate ($\ensuremath{\approx}2\ensuremath{\sigma}$) and the data are in tension with the theoretical prediction $(\ensuremath{\approx}2--2.5\ensuremath{\sigma})$. The tension is reduced somewhat when compared to predictions using WMAP9 parameters, for which we find ${A}_{2013}=0.56\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.30$ and ${A}_{2015}=0.52\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.26$. We consider various systematic effects, finding that photometric redshift uncertainties, contamination by intrinsic alignments, and effects due to the masking of galaxy clusters in the Planck 2015 CMB lensing reconstruction are able to help resolve the tension at a significant level ($\ensuremath{\approx}10%$ each). An overall multiplicative bias in the CFHTLenS shear data could also play a role, which can be tested with existing data. We close with forecasts for measurements of the CMB lensing---galaxy lensing cross-correlation using ongoing and future weak lensing surveys, which will definitively test the significance of the tension in our results with respect to $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».