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Enregistrement W2005982426 · doi:10.1093/mnras/stu1965

Efficient reconstruction of linear baryon acoustic oscillations in galaxy surveys

2014· article· en· W2005982426 sur OpenAlexfundno aff
A. Burden, Will J. Percival, Marc Manera, Antonio J. Cuesta, M. Vargas-Magaña, Shirley Ho

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryYork UniversityScience and Technology Facilities CouncilCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityUniversity of ArizonaPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsBaryon acoustic oscillationsGalaxyBaryonAstrophysicsScale (ratio)Oscillation (cell signaling)Flow (mathematics)Field (mathematics)Spectral densityNoise (video)Statistical physicsStatisticsRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reconstructing an estimate of linear baryon acoustic oscillations (BAO) from an evolved galaxy field has become a standard technique in recent analyses. By partially removing non-linear damping caused by bulk motions, the real-space BAO peak in the correlation function is sharpened, and oscillations in the power spectrum are visible to smaller scales. In turn these lead to stronger measurements of the BAO scale. Future surveys are being designed assuming that this improvement has been applied, and this technique is therefore of critical importance for future BAO measurements. A number of reconstruction techniques are available, but the most widely used is a simple algorithm that decorrelates large-scale and small-scale modes approximately removing the bulk-flow displacements by moving the overdensity field. We consider the practical implementation of this algorithm, looking at the efficiency of reconstruction as a function of the assumptions made for the bulk-flow scale, the shot-noise level in a random catalogue used to quantify the mask and the method used to estimate the bulk-flow shifts. We also examine the efficiency of reconstruction against external factors including galaxy density, volume and edge effects, and consider their impact for future surveys. Throughout we make use of the mocks catalogues created for the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) Date Release 11 samples covering 0.43 < z < 0.7 (CMASS) and 0.15 < z < 0.43 (LOWZ), to empirically test these changes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations62
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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