Primordial non-Gaussianity, statistics of collapsed objects, and the integrated Sachs-Wolfe effect
Notice bibliographique
Résumé
Any hint of non-Gaussianity in the cosmological initial conditions will provide us with a unique window into the physics of the early Universe. We show that the impact of a small local primordial non-Gaussianity (generated on superhorizon scales) on the statistics of collapsed objects (such as galaxies or clusters) can be approximated by using slightly modified, but Gaussian, initial conditions, which we describe through simple analytic expressions. Given that numerical simulations with Gaussian initial conditions are relatively well studied, this equivalence provides us with a simple tool to predict signatures of primordial non-Gaussianity in the statistics of collapsed objects. In particular, we describe the predictions for non-Gaussian mass function, and also confirm the recent discovery of a nonlocal bias on large scales [N. Dalal, O. Dore, D. Huterer, and A. Shirokov, Phys. Rev. D 77, 123514 (2008).][S. Matarrese and L. Verde, Astrophys. J. 677, L77 (2008).], as a signature of primordial non-Gaussianity. We then study the potential of galaxy surveys to constrain non-Gaussianity using their autocorrelation and cross correlation with the cosmic microwave background (CMB) (due to the integrated Sachs-Wolfe effect), as a function of survey characteristics, and predict that they will eventually yield an accuracy of $\ensuremath{\Delta}{f}_{NL}\ensuremath{\sim}0.1$ and 3, respectively, which will be better than or competitive with (but independent of) the best predicted constraints from the CMB. Interestingly, the cross correlation of the CMB and the NRAO VLA Sky Survey galaxy survey already shows a hint of a large local primordial non-Gaussianity: ${f}_{NL}=236\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}127$.
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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 | 0,014 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».