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Enregistrement W3198821047 · doi:10.1093/mnras/stac2166

New highly precise weak gravitational lensing flexions measurement method based on ERA method

2022· article· en· W3198821047 sur OpenAlexfundno aff
Yuki Okura, Toshifumi Futamase

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyHigh Energy Accelerator Research OrganizationNational Astronomical Observatory of JapanUniversity of TokyoJapan Society for the Promotion of ScienceFoundation for Ichthyosis and Related Skin TypesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyHuntington Society of CanadaPrinceton UniversityJapan Science and Technology Corporation
Mots-clésWeak gravitational lensingDistortion (music)PhysicsGravitational lensing formalismGravitational lensNoise (video)GravitationSIGNAL (programming language)CosmologyStatistical physicsClassical mechanicsComputer scienceArtificial intelligenceAstrophysicsRedshiftImage (mathematics)Galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Weak gravitational lensing flexions are a kind of weak lensing distortion that are defined as the spin 1 and spin 3 combinations of the third order derivatives of gravitational lensing potential. Since the shear has spin 2 combination of the second-order derivative, the flexion signal gives partly independent information from shear signal and is more sensitive to the local mass distribution than shear signal. Thus its measurement is expected to play important roles in observational cosmology. However, since the weakness of the flexion signal, as well as the complicatedness of its intrinsic noise, made its accurate observation very difficult. We propose a new method of measuring the flexion signal using ERA method which is a method to measure weak lensing shear without any approximation. We find two particular combinations of the flexions which provide the quantities with only lensing information and free of intrinsic noise when taken average. It is confirmed by simple numerical simulation that the statistical average of these combinations do not in fact depend on the strength of the intrinsic distortion. Then, we introduce a method which measures flexions with PSF correction. This method is developed by applying the ERA method for flexion distortions and we call this method the FIRE method. It uses the expansion technique with an assumption of weak flexion, and we show by using typical examples of 1st and 2nd flexion images that the estimated errors become less than 1 per cent in most cases with the lowest order of the expansion. Finally, we apply the method for real data to measure flexion components in real galaxy images.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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