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Enregistrement W1931192665 · doi:10.1093/mnras/stv2973

Peak exclusion, stochasticity and convergence of perturbative bias expansions in 1+1 gravity

2016· article· en· W1931192665 sur OpenAlexaff
Tobias Baldauf, Sandrine Codis, Vincent Desjacques, Christophe Pichon

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsHaloStatistical physicsHalo effectPoisson distributionGaussianDark matterAstrophysicsStatisticsGalaxyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lagrangian peaks of a 1D cosmological random field representing dark matter are used as a proxy for a catalogue of biased tracers in order to investigate the small-scale exclusion in the two-halo term. The two-point correlation function of peaks of a given height is numerically estimated and analytical approximations that are valid inside the exclusion zone are derived. The resulting power spectrum of these tracers is investigated and shows clear deviations from Poisson noise at low frequencies. On large scales, the convergence of a perturbative bias expansion is discussed. Finally, we go beyond Gaussian statistics for the initial conditions and investigate the subsequent evolution of the two-point clustering of peaks through their Zel'dovich ballistic displacement, to clarify how exclusion effects mix up with scale-dependences induced by non-linear gravitational evolution. While the expected large-scale separation limit is recovered, significant deviations are found in the exclusion zone that tends in particular to be reduced at later times. Even though these findings apply to the clustering of 1D tracers, they provide useful insights into halo exclusion and its impact on the two-halo term.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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