The WiggleZ Dark Energy Survey: The growth rate of cosmic structure since redshift z=0.9
Notice bibliographique
Résumé
We present precise measurements of the growth rate of cosmic structure for the redshift range 0.1 < z < 0.9, using redshift-space distortions in the galaxy power spectrum of the WiggleZ Dark Energy Survey. Our results, which have a precision of around 10% in four independent redshift bins, are well-fit by a flat LCDM cosmological model with matter density parameter Omega_m = 0.27. Our analysis hence indicates that this model provides a self-consistent description of the growth of cosmic structure through large-scale perturbations and the homogeneous cosmic expansion mapped by supernovae and baryon acoustic oscillations. We achieve robust results by systematically comparing our data with several different models of the quasi-linear growth of structure including empirical models, fitting formulae calibrated to N-body simulations, and perturbation theory techniques. We extract the first measurements of the power spectrum of the velocity divergence field, P_vv(k), as a function of redshift (under the assumption that P_gv(k) = -sqrt[P_gg(k) P_vv(k)] where g is the galaxy overdensity field), and demonstrate that the WiggleZ galaxy-mass cross-correlation is consistent with a deterministic (rather than stochastic) scale-independent bias model for WiggleZ galaxies for scales k < 0.3 h/Mpc. Measurements of the cosmic growth rate from the WiggleZ Survey and other current and future observations offer a powerful test of the physical nature of dark energy that is complementary to distance-redshift measures such as supernovae and baryon acoustic oscillations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».