Constraints on Primordial Gravitational Waves Using <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mi>P</mml:mi><mml:mi>l</mml:mi><mml:mi>a</mml:mi><mml:mi>n</mml:mi><mml:mi>c</mml:mi><mml:mi>k</mml:mi></mml:mrow></mml:math>, WMAP, and New BICEP2/<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mrow><mml:mi>K</mml:mi><mml:mi>e</mml:mi><mml:mi>c</mml:mi><mml:mi>k</mml:mi></mml:mrow></mml:math> Observations through the 2015 Season
Notice bibliographique
Résumé
We present results from an analysis of all data taken by the bicep2/Keck CMB polarization experiments up to and including the 2015 observing season. This includes the first Keck Array observations at 220 GHz and additional observations at 95 and 150 GHz. The Q and U maps reach depths of 5.2, 2.9, and 26 μK_{CMB} arcmin at 95, 150, and 220 GHz, respectively, over an effective area of ≈400 square degrees. The 220 GHz maps achieve a signal to noise on polarized dust emission approximately equal to that of Planck at 353 GHz. We take auto and cross spectra between these maps and publicly available WMAP and Planck maps at frequencies from 23 to 353 GHz. We evaluate the joint likelihood of the spectra versus a multicomponent model of lensed-ΛCDM+r+dust+synchrotron+noise. The foreground model has seven parameters, and we impose priors on some of these using external information from Planck and WMAP derived from larger regions of sky. The model is shown to be an adequate description of the data at the current noise levels. The likelihood analysis yields the constraint r_{0.05}<0.07 at 95% confidence, which tightens to r_{0.05}<0.06 in conjunction with Planck temperature measurements and other data. The lensing signal is detected at 8.8σ significance. Running a maximum likelihood search on simulations we obtain unbiased results and find that σ(r)=0.020. These are the strongest constraints to date on primordial gravitational waves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,209 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».