COMAP Early Science. VII. Prospects for CO Intensity Mapping at Reionization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We introduce COMAP- EoR , the next generation of the Carbon Monoxide Mapping Array Project aimed at extending CO intensity mapping to the Epoch of Reionization. COMAP- EoR supplements the existing 30 GHz COMAP Pathfinder with two additional 30 GHz instruments and a new 16 GHz receiver. This combination of frequencies will be able to simultaneously map CO(1–0) and CO(2–1) at reionization redshifts ( z ∼ 5–8) in addition to providing a significant boost to the z ∼ 3 sensitivity of the Pathfinder. We examine a set of existing models of the EoR CO signal, and find power spectra spanning several orders of magnitude, highlighting our extreme ignorance about this period of cosmic history and the value of the COMAP- EoR measurement. We carry out the most detailed forecast to date of an intensity mapping cross correlation, and find that five out of the six models we consider yield signal to noise ratios (S/Ns) ≳ 20 for COMAP- EoR , with the brightest reaching a S/N above 400. We show that, for these models, COMAP- EoR can make a detailed measurement of the cosmic molecular gas history from z ∼ 2–8, as well as probe the population of faint, star-forming galaxies predicted by these models to be undetectable by traditional surveys. We show that, for the single model that does not predict numerous faint emitters, a COMAP- EoR -type measurement is required to rule out their existence. We briefly explore prospects for a third-generation Expanded Reionization Array (COMAP- ERA ) capable of detecting the faintest models and characterizing the brightest signals in extreme detail.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».