Weak-lensing mass estimates of galaxy groups and the line-of-sight contamination
Notice bibliographique
Résumé
Weak lensing is an important technique to determine the masses of galaxy groups. However, the distortion imprint on the shape of the background galaxies is not only affected by the gravitational field of the main group, but also affected by all the mass content along the line of sight. Using COSMOS shear mock data, we study the shear profile around 165 groups and investigate the level at which the neighbouring groups can enhance or suppress the shear signal from the main halo. The mock data are based on Canada–France–Hawaii Telescope and Subaru observations, which are used to obtain the photometric redshifts of galaxies in the field and a realistic galaxy density, given by the weak-lensing distortion analysis of the observed data. We further use information on the galaxy groups (having a median mass and redshift of M200= 3.1 × 1013 M⊙ and z = 0.68, respectively) from the COSMOS X-ray catalogue of extended sources. The expected gravitational shear field of these groups is calculated assuming that the haloes are described by Navarro–Frenk–White density profiles, and the total shear is computed by summing the shear over all the lenses. We conclude that, on average, the signal-to-noise ratio for a detection of the main halo is affected by with respect to the signal-to-noise ratio the same halo would have if it was isolated in the sky. Groups with neighbours that are close in projected distance (≲1 arcmin) are the most affected, but haloes located at larger angular distances also cause a measurable shear signal. These (angular) distant groups can be interpreted as uncorrelated large-scale structure. The average bias in the mass-excess estimate of individual groups that is introduced by the external haloes is zero with an rms of ∼6–72 per cent, depending on the aperture size used. One way to eliminate this bias is by stacking the density profile of several groups. The shear signal introduced by large-scale structure acts as an external source of noise. The averaged uncertainty introduced is per component for an aperture size of θ∼ 5 arcmin, which corresponds to ∼1.8 per cent of the one-component intrinsic ellipticity value. This large-scale structure noise error becomes equal to intrinsic ellipticity noise if there are measurements for ∼3000 galaxies within a certain aperture, a number that is already achieved by current deep surveys such as COSMOS and therefore that should not be ignored.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».