Comparing approximate methods for mock catalogues and covariance matrices – I. Correlation function
Notice bibliographique
Résumé
This paper is the first in a set that analyses the covariance matrices of clustering statistics obtained from several approximate methods for gravitational structure formation.We focus here on the covariance matrices of anisotropic two-point correlation function measurements.Our comparison includes seven approximate methods, which can be divided into three categories: predictive methods that follow the evolution of the linear density field deterministically (ICE-COLA, PEAK PATCH, and PINOCCHIO), methods that require a calibration with N-body simulations (PATCHY and HALOGEN), and simpler recipes based on assumptions regarding the shape of the probability distribution function (PDF) of density fluctuations (lognormal and Gaussian density fields).We analyse the impact of using covariance estimates obtained from these approximate methods on cosmological analyses of galaxy clustering measurements, using as a reference the covariances inferred from a set of full N-body simulations.We find that all approximate methods can accurately recover the mean parameter values inferred using the N-body covariances.The obtained parameter uncertainties typically agree with the corresponding N-body results within 5 per cent for our lower mass threshold and 10 per cent for our higher mass threshold.Furthermore, we find that the constraints for some methods can differ by up to 20 per cent depending on whether the halo samples used to define the covariance matrices are defined by matching the mass, number density, or clustering amplitude of the parent N-body samples.The results of our configuration-space analysis indicate that most approximate methods provide similar results, with no single method clearly outperforming the others.
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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 | 0,015 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».