LENSING NOISE IN MILLIMETER-WAVE GALAXY CLUSTER SURVEYS
Notice bibliographique
Résumé
We study the effects of gravitational lensing by galaxy clusters of the background of dusty star-forming galaxies (DSFGs) and the cosmic microwave background (CMB), and examine the implications for Sunyaev–Zel'dovich-based (SZ) galaxy cluster surveys. At the locations of galaxy clusters, gravitational lensing modifies the probability distribution of the background flux of the DSFGs as well as the CMB. We find that, in the case of a single-frequency 150 GHz survey, lensing of DSFGs leads both to a slight increase (∼10%) in detected cluster number counts (due to a ∼50% increase in the variance of the DSFG background, and hence an increased Eddington bias) and a rare (occurring in ∼2% of clusters) "filling-in" of SZ cluster signals by bright strongly lensed background sources. Lensing of the CMB leads to a ∼55% reduction in CMB power at the location of massive galaxy clusters in a spatially matched single-frequency filter, leading to a net decrease in detected cluster number counts. We find that the increase in DSFG power and decrease in CMB power due to lensing at cluster locations largely cancel, such that the net effect on cluster number counts for current SZ surveys is subdominant to Poisson errors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».