Constraining <i>M</i><sub>ν</sub> with the bispectrum. Part I. Breaking parameter degeneracies
Notice bibliographique
Résumé
Massive neutrinos suppress the growth of structure below their free-streaming scale and leave an imprint on large-scale structure. Measuring this imprint allows us to constrain the sum of neutrino masses, M ν , a key parameter in particle physics beyond the Standard Model. However, degeneracies among cosmological parameters, especially between M ν and σ 8 , limit the constraining power of standard two-point clustering statistics. In this work, we investigate whether we can break these degeneracies and constrain M ν with the next higher-order correlation function—the bispectrum. We first examine the redshift-space halo bispectrum of 800 N -body simulations from the HADES suite and demonstrate that the bispectrum helps break the M ν -σ 8 degeneracy. Then using 22,000 N -body simulations of the Quijote suite, we quantify for the first time the full information content of the redshift-space halo bispectrum down to nonlinear scales using a Fisher matrix forecast of {Ω m , Ω b , h , n s , σ 8 , M ν }. For k max =0.5 H /Mpc, the bispectrum provides Ω m , Ω b , h , n s , and σ 8 constraints 1.9, 2.6, 3.1, 3.6, and 2.6 times tighter than the power spectrum. For M ν , the bispectrum improves the 1σ constraint from 0.2968 to 0.0572 eV—over 5 times tighter than the power spectrum. Even with priors from Planck , the bispectrum improves M ν constraints by a factor of 1.8. Although we reserve marginalizing over a more complete set of bias parameters to the next paper of the series, these constraints are derived for a (1 h −1 Gpc) 3 box, a substantially smaller volume than upcoming surveys. Thus, our results demonstrate that the bispectrum offers significant improvements over the power spectrum, especially for constraining M ν .
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».