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Enregistrement W2794324962 · doi:10.3847/1538-4357/aaca2f

Accurate Determination of Halo Velocity Bias in Simulations and Its Cosmological Implications

2018· article· en· W2794324962 sur OpenAlexaff
Junde Chen, Pengjie Zhang, Yi Zheng, Yu Yu, Yipeng Jing

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloPhysicsRedshiftAstrophysicsGalaxyCosmic varianceCosmologySign (mathematics)Peculiar velocityMeasure (data warehouse)AmplitudeStatisticsQuantum mechanicsMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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