Constraints on Ω<sub><i>m</i></sub>and σ<sub>8</sub>from Weak Lensing in Red‐Sequence Cluster Survey Fields
Notice bibliographique
Résumé
We have analysed 53 square degrees of imaging data from the Red-Sequence Cluster Survey (RCS), and measured the excess correlations in the shapes of galaxies on scales out to ~1.5 degrees. We separate the signal into an ``E''- (lensing) and ``B''-mode (systematics), which allows us to study residual systematics. On scales larger than 10 arcminutes, we find no ``B''-mode. On smaller scales we find a small, but significant ``B''-mode. This signal is also present when we select a sample of bright galaxies. These galaxies are rather insensitive to observational distortions, and we therefore conclude that the oberved ``B''-mode is likely to be caused by intrinsic alignments. We therefore limit the cosmic shear analysis to galaxies with 22<R_C<24. We derive joint constraints on Omega_m and sigma_8, by marginalizing over Gamma, Omega_Lambda and the source redshift distribution, using different priors. We obtain a conservative constraint of $\sigma_8=0.45^{+0.09}_{-0.12} \Omega_m^{-0.55}$ (95% confidence). A better constraint is derived when we use Gaussian priors redshift distribution. For this choice of priors, we find $\sigma_8=(0.46^{+0.05}_{-0.07})\Omega_m^{-0.52}$ (95% confidence). Using our setof Gaussian priors, we find that we can place a lower bound on Gamma: Gamma>0.1+0.16\Omega_m$ (95% confidence). Comparison of the RCS results with three other recent cosmic shear measurements shows excellent agreement. The current weak lensing results are also in good agreement with CMB measurements, when we allow the reionization optical depth tau and the spectral index n_s to vary. We present a simple demonstration of how the weak lensing results can be used as a prior in the parameter estimation from CMB measurements to derive constraints on the reionization optical depth tau. (abridged)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».