Constraining dark matter halo properties using lensed Supernova Legacy Survey supernovae
Notice bibliographique
Résumé
This paper exploits the gravitational magnification of Type Ia supernovae (SNe Ia) to measure properties of dark matter haloes. Gravitationally magnified and de-magnified SNe Ia should be brighter and fainter than average, respectively. The magnification of individual SNe Ia can be computed using observed properties of foreground galaxies and dark matter halo models. We model the dark matter haloes of the galaxies as truncated singular isothermal spheres with velocity dispersion and truncation radius obeying luminosity-dependent scaling laws. A homogeneously selected sample of 175 SNe Ia from the first 3 yr of the Supernova Legacy Survey (SNLS) in the redshift range 0.2 ≲z≲ 1 is used to constrain models of the dark matter haloes associated with foreground galaxies. The best-fitting velocity dispersion scaling law agrees well with galaxy–galaxy lensing measurements. We further find that the normalization of the velocity dispersion of passive and star-forming galaxies are consistent with empirical Faber–Jackson and Tully–Fisher relations, respectively. If we make no assumption on the normalization of these relations, we find that the data prefer gravitational lensing at the 92 per cent confidence level. Using recent models of dust extinction, we deduce that the impact of this effect on our results is very small. We also investigate the brightness scatter of SNe Ia due to gravitational lensing, which has implications for SN Ia cosmology. The gravitational lensing scatter is approximately proportional to the SN Ia redshift. We find the constant of proportionality to be B≃ 0.055+0.039−0.041 mag (B≲ 0.12 mag at the 95 per cent confidence level). If this model is correct, the contribution from lensing to the intrinsic brightness scatter of SNe Ia is small for the SNLS sample. According to the best-fitting dark matter model, gravitational lensing should, however, contribute significantly to the brightness scatter at z≳ 1.6.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».