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Enregistrement W2526603448 · doi:10.1088/1475-7516/2017/12/005

CMB delensing beyond the<i>B</i>modes

2017· article· en· W2526603448 sur OpenAlexaff
Daniel Green, Joel Meyers, Alexander van Engelen

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCosmic microwave backgroundQuantum mechanicsAnisotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gravitational lensing by large-scale structure significantly impacts observations of the cosmic microwave background (CMB): it smooths the acoustic peaks in temperature and E -mode polarization power spectra, correlating previously uncorrelated modes; and it converts E -mode polarization into B -mode polarization. The act of measuring and removing the effect of lensing from CMB maps, or delensing, has been well studied in the context of B modes, but little attention has been given to the delensing of the temperature and E modes. In this paper, we model the expected delensed T and E power spectra to all orders in the lensing potential, demonstrating the sharpening of the acoustic peaks and a significant reduction in lens-induced power spectrum covariances. We then perform cosmological forecasts, demonstrating that delensing will yield improved sensitivity to parameters with upcoming surveys. We highlight the breaking of the degeneracy between the effective number of neutrino species and primordial helium fraction as a concrete application. We also show that delensing increases cosmological information as long as the measured lensing reconstruction is included in the analysis. We conclude that with future data, delensing will be crucial not only for primordial B -mode science but for a range of other observables as well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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