The WiggleZ Dark Energy Survey: improved distance measurements to z = 1 with reconstruction of the baryonic acoustic feature
Notice bibliographique
Résumé
We present significant improvements in cosmic distance measurements from the WiggleZ Dark Energy Survey, achieved by applying the reconstruction of the baryonic acoustic feature technique. We show using both data and simulations that the reconstruction technique can often be effective despite patchiness of the survey, significant edge effects and shot-noise. We investigate three redshift bins in the redshift range 0.2 < z < 1, and in all three find improvement after reconstruction in the detection of the baryonic acoustic feature and its usage as a standard ruler. We measure model-independent distance measures DV(rfid s/rs) of 1716 ± 83, 2221 ± 101, 2516 ± 86 Mpc (68 per cent CL) at effective redshifts z = 0.44, 0.6, 0.73, respectively, where DV is the volume-averaged distance, and rs is the sound horizon at the end of the baryon drag epoch. These significantly improved 4.8, 4.5 and 3.4 per cent accuracy measurements are equivalent to those expected from surveys with up to 2.5 times the volume of WiggleZ without reconstruction applied. These measurements are fully consistent with cosmologies allowed by the analyses of the Planck Collaboration and the Sloan Digital Sky Survey. We provide the DV(rfid s/rs) posterior probability distributions and their covariances. When combining these measurements with temperature fluctuations measurements of Planck, the polarization of Wilkinson Microwave Anisotropy Probe 9, and the 6dF Galaxy Survey baryonic acoustic feature, we do not detect deviations from a flat Λ cold dark matter (ΛCDM) model. Assuming this model, we constrain the current expansion rate to H0 = 67.15 ± 0.98 km s-1Mpc-1. Allowing the equation of state of dark energy to vary, we obtain wDE =-1.080 ± 0.135. When assuming a curved ΛCDM model we obtain a curvature value of ΩK =-0.0043 ± 0.0047.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».