Cosmological inference from an emulator based halo model. II. Joint analysis of galaxy-galaxy weak lensing and galaxy clustering from HSC-Y1 and SDSS
Notice bibliographique
Résumé
We present high-fidelity cosmology results from a blinded joint analysis of galaxy-galaxy weak lensing ($\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$) and projected galaxy clustering (${w}_{\mathrm{p}}$) measured from the Hyper Suprime-Cam Year-1 (HSC-Y1) data and spectroscopic Sloan Digital Sky Survey (SDSS) galaxy catalogs in the redshift range $0.15<z<0.7$. We define luminosity-limited samples of SDSS galaxies to serve as the tracers of ${w}_{\mathrm{p}}$ in three spectroscopic redshift bins, and as the lens samples for $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$. For the $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$ measurements, we select a single sample of $4\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{6}$ source galaxies over $140\text{ }\text{ }{\mathrm{deg}}^{2}$ from HSC-Y1 with photometric redshifts (photo $z$) greater than 0.75, enabling a better handle of photo-$z$ errors by comparing the $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$ amplitudes for the three lens redshift bins. The deep, high-quality HSC-Y1 data enable significant detections of the $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$ signals, with integrated signal-to-noise ratio $S/N\ensuremath{\sim}15$ in the range $3\ensuremath{\le}R/[{h}^{\ensuremath{-}1}\text{ }\mathrm{Mpc}]\ensuremath{\le}30$ for the three lens samples, despite the small area coverage. For cosmological parameter inference, we use an input galaxy-halo connection model built on the dark emulator package (which uses an ensemble set of high-resolution $N$-body simulations and enables fast, accurate computation of the clustering observables) with a halo occupation distribution that includes nuisance parameters to marginalize over modeling uncertainties. We model the $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}$ and ${w}_{\mathrm{p}}$ measurements on scales from $R\ensuremath{\simeq}3$ and $2\text{ }\text{ }{h}^{\ensuremath{-}1}\text{ }\mathrm{Mpc}$, respectively, up to $30\text{ }\text{ }{h}^{\ensuremath{-}1}\text{ }\mathrm{Mpc}$ (therefore excluding the baryon acoustic oscillations information) assuming a flat $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ cosmology, marginalizing over about 20 nuisance parameters and demonstrating the robustness of our results to them. With various tests using mock catalogs described in Miyatake et al. [preceding paper, Phys. Rev. D 106, 083519 (2022)], we show that any bias in the clustering amplitude ${S}_{8}\ensuremath{\equiv}{\ensuremath{\sigma}}_{8}({\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{\mathrm{m}}/0.3{)}^{0.5}$ due to uncertainties in the galaxy-halo connection is less than $\ensuremath{\sim}50%$ of the statistical uncertainty of ${S}_{8}$, unless the assembly biaseffect is unexpectedly large. Our best-fit models have ${S}_{8}=0.79{5}_{\ensuremath{-}0.042}^{+0.049}$ (mode and 68% credible interval) for the flat $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ model; we find tighter constraints on the quantity ${S}_{8}(\ensuremath{\alpha}=0.17)\ensuremath{\equiv}{\ensuremath{\sigma}}_{8}({\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{\mathrm{m}}/0.3{)}^{0.17}=0.74{5}_{\ensuremath{-}0.031}^{+0.039}$.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».