Impact of baryons in cosmic shear analyses with tomographic aperture mass statistics
Notice bibliographique
Résumé
NonGaussian cosmic shear statistics based on weak-lensing aperture mass (Map) maps can outperform the classical shear two-point correlation function (γ-2PCF) in terms of cosmological constraining power. However, reaching the full potential of these new estimators requires accurate modeling of the physics of baryons as the extra nonGaussian information mostly resides at small scales. We present one such modeling based on the Magneticum hydrodynamical simulation for the KiDS-450 and DES-Y1 surveys and a Euclid-like survey. We compute the bias due to baryons on the lensing PDF and the distribution of peaks and voids in Map maps and propagate it to the cosmological forecasts on the structure growth parameter S8, the matter density parameter Ωm, and the dark energy equation of state w0 using the SLICS and cosmo-SLICS sets of dark-matter-only simulations. We report a negative bias of a few percent on S8 and Ωm and also measure a positive bias of the same level on w0 when including a tomographic decomposition. These biases reach ∼5% when combining Map statistics with the γ-2PCF as these estimators show similar dependency on the AGN feedback. We verify that these biases constitute a less than 1σ shift on the probed cosmological parameters for current cosmic shear surveys. However, baryons need to be accounted for at the percentage level for future Stage IV surveys and we propose to include the uncertainty on the AGN feedback amplitude by marginalizing over this parameter using multiple simulations such as those presented in this paper. Finally, we explore the possibility of mitigating the impact of baryons by filtering the Map map but find that this process would require suppressing the small-scale information to a point where the constraints would no longer be competitive.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».