Self Calibration in Cluster Studies of Dark Energy: Combining the Cluster Redshift Distribution, the Power Spectrum and Mass Measurements
Notice bibliographique
Résumé
We examine the prospects for measuring the dark energy equation of state parameter w within the context of any uncertain redshift evolution of galaxy cluster structure (building on Majumdar and Mohr, 2003) and show that including the redshift averaged cluster power spectrum, P_cl(k), and direct mass measurements of 100 clusters helps tremendously in reducing cosmological parameter uncertainties. Specifically, we show that when combining the redshift distribution and the power spectrum information for a particular X-ray survey (DUET) and two SZE surveys (SPT & Planck), the constraints on the dark energy equation of state w can be improved by roughly a factor of 4. Because surveys designed to study the redshift distribution of clusters will have all the information necessary to construct P_cl(k), the benefit of adding P_cl(k) in reducing uncertainties comes at no additional observational cost. Combining detailed mass studies of 100 clusters with the redshift distribution improves the parameter uncertainties by a factor of 3-5. The data required for these detailed mass measurements-- assumed to have 1sigma uncertainties of 30-- are accumulating in the the XMM-Newton and Chandra archives. The best constraints are obtained when one combines both the power spectrum constraints and mass measurements with the cluster redshift distribution; when using the survey to extract the parameters and evolution of the mass--observable relations, we estimate the uncertainties on w of ~4% to 6%. These parameter constraints are obtained from self-calibrating cluster surveys alone. In combination with CMB or distance measurements that have different parameter degeneracies, cluster studies of dark energy will provide enhanced constraints and allow for cross--checks of systematics.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».