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Enregistrement W2948607439 · doi:10.1103/physrevd.101.082003

Monte Carlo control loops for cosmic shear cosmology with DES Year 1 data

2020· article· en· W2948607439 sur OpenAlexfundno aff
Tomasz Kacprzak, Jörg Herbel, Andrina Nicola, Raphaël Sgier, F. Tarsitano, Claudio Bruderer, A. Amara, Alexandre Réfrégier, S. L. Bridle, A. Drlica-Wagner, D. Gruen, W. G. Hartley, B. Hoyle, L. F. Secco, J. Zuntz, J. Annis, S. Àvila, E. Bertin, D. Brooks, E. Buckley‐Geer, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, J. Carretero, L. N. da Costa, J. De Vicente, S. Desai, H. T. Diehl, P. Doel, J. García-Bellido, E. Gaztañaga, R. A. Gruendl, J. Gschwend, G. Gutiérrez, K. Honscheid, D. J. James, Mike Jarvis, M. Lima, M. A. G. Maia, J. L. Marshall, P. Melchior, F. Menanteau, R. Miquel, F. Paz-Chinchón, E. Sánchez, V. Scarpine, S. Serrano, I. Sevilla-Noarbe, M. Smith, E. Suchyta, M. E. C. Swanson, G. Tarlé, V. Vikram, J. Weller

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilArgonne National LaboratoryEuropean Regional Development FundSeventh Framework ProgrammeUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignCentro Svizzero di Calcolo ScientificoInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia de Informação QuânticaFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroCentro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y TecnológicasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoMinisterio de Economía y CompetitividadHigh Energy PhysicsNational Supercomputing Centre SingaporeDeutsche ForschungsgemeinschaftGeneralitat de CatalunyaOffice of ScienceUniversity of EdinburghUniversity of SussexUniversity of CambridgeUniversity College LondonEidgenössische Technische Hochschule ZürichNational Centre for Supercomputing ApplicationsUniversity of PortsmouthUniversity of ChicagoTexas A and M UniversityNational Supercomputing Center, Korea Institute of Science and Technology InformationUniversity of MichiganAssociation of Canadian Universities for Research in AstronomySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUniversity of California, Santa CruzOhio State UniversityScience and Technology Facilities CouncilBranco Weiss Fellowship – Society in ScienceHigher Education Funding Council for EnglandLawrence Berkeley National LaboratoryFinanciadora de Estudos e ProjetosUniversity of PennsylvaniaSLAC National Accelerator LaboratoryPacific Northwest FoundationU.S. Department of EnergyUniversity of NottinghamStanford UniversityFermilabNational Science Foundation
Mots-clésCosmologyMonte Carlo methodCOSMIC cancer databasePhysicsStatistical physicsShear (geology)AstrophysicsGeologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weak lensing by large-scale structure is a powerful probe of cosmology and of the dark universe. This cosmic shear technique relies on the accurate measurement of the shapes and redshifts of background galaxies and requires precise control of systematic errors. Monte Carlo control loops (MCCL) is a forward modeling method designed to tackle this problem. It relies on the ultra fast image generator (UFig) to produce simulated images tuned to match the target data statistically, followed by calibrations and tolerance loops. We present the first end-to-end application of this method, on the Dark Energy Survey (DES) Year 1 wide field imaging data. We simultaneously measure the shear power spectrum ${C}_{\ensuremath{\ell}}$ and the redshift distribution $n(z)$ of the background galaxy sample. The method includes maps of the systematic sources, point spread function (PSF), an approximate Bayesian computation (ABC) inference of the simulation model parameters, a shear calibration scheme, and a fast method to estimate the covariance matrix. We find a close statistical agreement between the simulations and the DES Y1 data using an array of diagnostics. In a nontomographic setting, we derive a set of ${C}_{\ensuremath{\ell}}$ and $n(z)$ curves that encode the cosmic shear measurement, as well as the systematic uncertainty. Following a blinding scheme, we measure the combination of ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}$, ${\ensuremath{\sigma}}_{8}$, and intrinsic alignment amplitude ${A}_{\mathrm{IA}}$, defined as ${S}_{8}{D}_{\mathrm{IA}}={\ensuremath{\sigma}}_{8}({\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}/0.3{)}^{0.5}{D}_{\mathrm{IA}}$, where ${D}_{\mathrm{IA}}=1\ensuremath{-}0.11({A}_{\mathrm{IA}}\ensuremath{-}1)$. We find ${S}_{8}{D}_{\mathrm{IA}}=0.89{5}_{\ensuremath{-}0.039}^{+0.054}$, where systematics are at the level of roughly 60% of the statistical errors. We discuss these results in the context of earlier cosmic shear analyses of the DES Y1 data. Our findings indicate that this method and its fast runtime offer good prospects for cosmic shear measurements with future wide-field surveys.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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