Independent constraints on local non-Gaussianity from the peculiar velocity and density fields
Notice bibliographique
Résumé
Primordial, non-Gaussian perturbations can generate scale-dependent bias in the galaxy distribution. This in turn will modify correlations between galaxy positions and peculiar velocities at late times, since peculiar velocities reflect the underlying matter distribution, whereas galaxies are a biased tracer of the same. We study this effect, and show that non-Gaussianity can be constrained by comparing the observed peculiar velocity field to a model velocity field reconstructed from the galaxy density field assuming linear bias. The amplitude of the spatial correlations in the residual map obtained after subtracting one velocity field from the other is directly proportional to the strength of the primordial non-Gaussianity. We construct the corresponding likelihood function and use it to constrain the amplitude of the linear flow β and the amplitude of local non-Gaussianity |$f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}$|. Applying our method to two observational data sets, the Type-Ia supernovae (A1SN) and Spiral Field I-band (SFI++) catalogues, we obtain constraints on the linear flow parameter consistent with the values derived previously assuming Gaussianity. The marginalized 1D distribution of |$\,|f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}|$| does not show strong evidence for non-zero |$f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}$|, and we set 95 per cent upper limits |$\,|f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}|<51.4$| from A1SN and |$\,|f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}|<92.6$| from SFI++. These limits on |$f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}$| are as tight as any set by previous large-scale structure measurements. Our method can be applied to any survey with radial velocities and density field data, and provides an independent check of recent CMB constraints on |$f^{\rm {local}}_{\rm {NL}}$|, extending these to smaller spatial scales.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».