A pseudo-spectrum analysis of galaxy–galaxy lensing
Notice bibliographique
Résumé
We present the application of the pseudo-spectrum method to galaxy–galaxy lensing. We derive explicit expressions for the pseudo-spectrum analysis of the galaxy-shear cross-spectrum, which is the Fourier space counterpart of the stacked galaxy–galaxy lensing profile. The pseudo-spectrum method corrects observational issues such as the survey geometry, masks of bright stars and their spikes, and inhomogeneous noise, which distort the spectrum and also mix the E-mode and the B-mode signals. Using ray-tracing simulations in N-body simulations including realistic masks, we confirm that the pseudo-spectrum method successfully recovers the input galaxy-shear cross-spectrum. We also show that the galaxy-shear cross-spectrum has an excess covariance relative to the Gaussian covariance at small scales (k ≳ 1h Mpc−1) where the shot noise is dominated in the Gaussian approximation. We find that the excess is consistent with the expectation from the halo sample variance (HSV), which originates from the matter fluctuations at scales larger than the survey area. We apply the pseudo-spectrum method to the observational data of Canada–France–Hawaii Telescope Lensing survey shear catalogue and three different spectroscopic samples of Sloan Digital Sky Survey Luminous Red Galaxy, and Baryon Oscillation Spectroscopic Survey CMASS and LOWZ galaxies. The galaxy-shear cross-spectra are significantly detected at the level of 7–10σ using the analytic covariance with the HSV contribution included. We also confirm that the observed spectra are consistent with the halo model predictions with the halo occupation distribution parameters estimated from previous work. This work demonstrates the viability of galaxy–galaxy lensing analysis in the Fourier space.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».