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Enregistrement W2950149674 · doi:10.1103/physrevd.100.023504

Beyond BAO: Improving cosmological constraints from BOSS data with measurement of the void-galaxy cross-correlation

2019· article· en· W2950149674 sur OpenAlexafffund
S. Nadathur, Paul M. Carter, Will J. Percival, Hans A. Winther, Julian Bautista

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryScience and Technology Facilities CouncilOffice of ScienceYork UniversityOhio State UniversityUniversity of TokyoUK Space AgencyPennsylvania State UniversityUniversity of VirginiaCarnegie Mellon UniversityUniversity of ArizonaSouth East Physics NetworkCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityUniversity of FloridaHarvard UniversityUniversity of UtahNew York UniversityNational Science FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésBossVoid (composites)GalaxyPhysicsAstrophysicsEngineeringMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a measurement of the anisotropic void-galaxy cross-correlation function in the CMASS galaxy sample of the BOSS DR12 data release. We perform a joint fit to the data for redshift space distortions (RSD) due to galaxy peculiar velocities and anisotropies due to the Alcock-Paczynski (AP) effect, for the first time using a velocity field reconstruction technique to remove the complicating effects of RSD in the void center positions themselves. Fits to the void-galaxy function give a 1% measurement of the AP parameter combination ${D}_{A}(z)H(z)/c=0.4367\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.0045$ at redshift $z=0.57$, where ${D}_{A}$ is the angular diameter distance and $H$ the Hubble parameter, exceeding the precision obtainable from baryon acoustic oscillations (BAO) by a factor of $\ensuremath{\sim}3.5$ and free of systematic errors. From voids alone we also obtain a 10% measure of the growth rate, $f{\ensuremath{\sigma}}_{8}(z=0.57)=0.501\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.051$. The parameter degeneracies are orthogonal to those obtained from galaxy clustering. Combining void information with that from BAO and galaxy RSD in the same CMASS sample, we measure ${D}_{A}(0.57)/{r}_{s}=9.383\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.077$ (at 0.8% precision), $H(0.57){r}_{s}=(14.05\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.14){10}^{3}\text{ }\text{ }{\mathrm{kms}}^{\ensuremath{-}1}\text{ }{\mathrm{Mpc}}^{\ensuremath{-}1}$ (1%), and $f{\ensuremath{\sigma}}_{8}=0.453\ifmmode\pm\else\textpm\fi{}0.022$ (4.9%), consistent with cosmic microwave background (CMB) measurements from Planck. These represent a factor $\ensuremath{\sim}2$ improvement in precision over previous results through the inclusion of void information. Fitting a flat cosmological constant $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ model to these results in combination with Planck CMB data, we find up to an 11% reduction in uncertainties on ${H}_{0}$ and ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}$ compared to use of the corresponding BOSS consensus values. Constraints on extended models with nonflat geometry and a dark energy of state that differs from $w=\ensuremath{-}1$ show an even greater improvement.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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

Citations120
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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