Strong lensing models of eight CLASH clusters from extensive spectroscopy: Accurate total mass reconstructions in the cores
Notice bibliographique
Résumé
We carried out a detailed strong lensing analysis of a sub-sample of eight galaxy clusters of the Cluster Lensing And Supernova survey withHubble(CLASH) in the redshift range ofzcluster = [0.23 − 0.59] using extensive spectroscopic information, primarily from the Multi Unit Spectroscopic Explorer (MUSE) archival data and complemented with CLASH-VLT redshift measurements. The observed positions of the multiple images of strongly lensed background sources were used to constrain parametric models describing the cluster total mass distributions. Different models were tested in each cluster depending on the complexity of its mass distribution and on the number of detected multiple images. Four clusters show more than five spectroscopically confirmed multiple image families. In this sample, we did not make use of families that are only photometrically identified in order to reduce model degeneracies between the values of the total mass of a cluster source redshifts, in addition to systematics due to the potential misidentifications of multiple images. For the remaining four clusters, we used additional families without any spectroscopic confirmation to increase the number of strong lensing constraints up to the number of free parameters in our parametric models. We present spectroscopic confirmation of 27 multiply lensed sources, with no previous spectroscopic measurements, spanning over the redshift range ofzsrc = [0.7 − 6.1]. Moreover, we confirm an average of 48 galaxy members in the core of each cluster thanks to the high efficiency and large field of view of MUSE. We used this information to derive precise strong lensing models, projected total mass distributions, and magnification maps. We show that, despite having different properties (i.e. number of mass components, total mass, redshift, etc.), the projected total mass and mass density profiles of all clusters have very similar shapes when rescaled by independent measurements ofM200candR200c. Specifically, we measured the mean value of the projected total mass of our cluster sample within 10 (20)% ofR200cto be 0.13 (0.32) ofM200c, with a remarkably small scatter of 5 (6)%. Furthermore, the large number of high-zsources and the precise magnification maps derived in this work for four clusters add up to the sample of high-quality gravitational telescopes to be used to study the faint and distant Universe.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».