ON THE CONTRIBUTION OF LARGE-SCALE STRUCTURE TO STRONG GRAVITATIONAL LENSING
Notice bibliographique
Résumé
We study the correlation between the locations of galaxy–galaxy strong-lensing candidates and tracers of large-scale structure from both weak lensing (WL) or X-ray emission. The Cosmological Evolution Survey (COSMOS) is a unique data set, combining deep, high resolution and contiguous imaging in which strong lenses have been discovered, plus unparalleled multiwavelength coverage. To help interpret the COSMOS data, we have also produced mock COSMOS strong- and WL observations, based on ray-tracing through the Millennium Simulation. In agreement with the simulations, we find that strongly lensed images with the largest angular separations are found in the densest regions of the COSMOS field. This is explained by a prevalence among the lens population in dense environments of elliptical galaxies with high total-to-stellar mass ratios, which can deflect light through larger angles. However, we also find that the overall fraction of elliptical galaxies with strong gravitational lensing is independent of the local mass density; this observation is not true of the simulations, which predict an increasing fraction of strong lenses in dense environments. The discrepancy may be a real effect, but could also be explained by various limitations of our analysis. For example, our visual search of strong lens systems could be incomplete and suffer from selection bias; the luminosity function of elliptical galaxies may differ between our real and simulated data; or the simplifying assumptions and approximations used in our lensing simulations may be inadequate. Work is therefore ongoing. Automated searches for strong lens systems will be particularly important in better constraining the selection function.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».