First cosmology results using Type IA supernovae from the dark energy survey: effects of chromatic corrections to supernova photometry on measurements of cosmological parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Calibration uncertainties have been the leading systematic uncertainty in recent analyses using Type Ia supernovae (SNe Ia) to measure cosmological parameters. To improve the calibration, we present the application of spectral energy distribution-dependent ‘chromatic corrections’ to the SN light-curve photometry from the Dark Energy Survey (DES). These corrections depend on the combined atmospheric and instrumental transmission function for each exposure, and they affect photometry at the 0.01 mag (1 per cent) level, comparable to systematic uncertainties in calibration and photometry. Fitting our combined DES and low-z SN Ia sample with baryon acoustic oscillation (BAO) and cosmic microwave background (CMB) priors for the cosmological parameters Ωm (the fraction of the critical density of the universe comprised of matter) and w (the dark energy equation of state parameter), we compare those parameters before and after applying the corrections. We find the change in w and Ωm due to not including chromatic corrections is −0.002 and 0.000, respectively, for the DES-SN3YR sample with BAO and CMB priors, consistent with a larger DES-SN3YR-like simulation, which has a w-change of 0.0005 with an uncertainty of 0.008 and an Ωm change of 0.000 with an uncertainty of 0.002. However, when considering samples on individual CCDs we find large redshift-dependent biases (∼0.02 in distance modulus) for SN distances.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».