Imaging neutral hydrogen on large scales during the Epoch of Reionization with LOFAR
Notice bibliographique
Résumé
The first generation of redshifted 21 cm detection experiments, carried out with arrays like Low Frequency Array (LOFAR), Murchison Widefield Array (MWA) and Giant Metrewave Telescope (GMRT), will have a very low signal-to-noise ratio (S/N) per resolution element (≲0.2). In addition, whereas the variance of the cosmological signal decreases on scales larger than the typical size of ionization bubbles, the variance of the formidable galactic foregrounds increases, making it hard to disentangle the two on such large scales. The poor sensitivity on small scales, on the one hand, and the foregrounds effect on large scales, on the other hand, make direct imaging of the Epoch of Reionization of the Universe very difficult, and detection of the signal therefore is expected to be statistical. Despite these hurdles, in this paper we argue that for many reionization scenarios low-resolution images could be obtained from the expected data. This is because at the later stages of the process one still finds very large pockets of neutral regions in the intergalactic medium, reflecting the clustering of the large-scale structure, which stays strong up to scales of ≈120 h−1 comoving Mpc (≈1°). The coherence of the emission on those scales allows us to reach sufficient S/N (≳3) so as to obtain reionization 21 cm images. Such images will be extremely valuable for answering many cosmological questions but above all they will be a very powerful tool to test our control of the systematics in the data. The existence of this typical scale (≈120 h−1 comoving Mpc) also argues for designing future EoR experiments, e.g. with Square Kilometre Array, with a field of view of at least 4°.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».