Accurate Determination of Halo Velocity Bias in Simulations and Its Cosmological Implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A long-standing issue in peculiar velocity cosmology is whether the halo/galaxy velocity bias b v = 1 at large scale. The resolution of this important issue must resort to high-precision cosmological simulations. However, this is hampered by another long-standing “sampling artifact” problem in volume-weighted velocity measurement. We circumvent this problem with a hybrid approach. We first measure the statistics free of sampling artifacts, then link them to volume-weighted statistics in theory, and finally solve for the velocity bias. b v (determined by our method) is not only free of sampling artifacts but also free of cosmic variance. We apply this method to a ΛCDM N-body simulation of 30723 particles and box size. For the first time, we determine the halo velocity bias to 0.1%–1% accuracy. Our major findings are as follows: (1) at . The deviation from unity ( ) increases with k. Depending on halo mass and redshift, it may reach at and at . The discovered has a statistically significant impact on the structure growth rate measurement by spectroscopic redshift surveys, including DESI, Euclid, and SKA. (2) Both the sign and the amplitude of b v − 1 depend on mass and redshift. These results disagree with the peak model prediction in that b v has much weaker deviation from unity, varies with redshift, and can be bigger than unity. (3) Most of the mass and redshift dependences can be compressed into a single dependence on the halo density bias. Based on this finding, we provide an approximate two-parameter fitting formula.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».