Cosmology with the Redshift-Space Galaxy Bispectrum Monopole at One-Loop Order
Notice bibliographique
Résumé
We study the cosmological information content of the redshift-space galaxy bispectrum monopole at one-loop order in perturbation theory. We incorporate all effects necessary for comparison to data: fourth-order galaxy bias, infrared resummation (accounting for the non-linear evolution of baryon acoustic oscillations), ultraviolet counterterms, non-linear redshift-space distortions, stochastic contributions, projection, and binning effects. The model is implemented using FFTLog, and validated with the PT Challenge suite of $N$-body simulations, whose large volume allows for high-precision tests. Focusing on the mass fluctuation amplitude, $\sigma_8$, and galaxy bias parameters, we find that including one-loop corrections allow us to significantly extend the range of scales over which the bispectrum can be modeled, and greatly tightens constraints on bias parameters. However, this does not lead to noticeable improvements in the $\sigma_8$ errorbar due to the necessary marginalization over a large number of nuisance parameters with conservative priors. Analyzing a BOSS-volume likelihood, we find that the addition of the one-loop bispectrum may lead to improvements on primordial non-Gaussianity constraints by $\lesssim 30\%$ and on $\sigma_8$ by $\approx 10\%$, though we caution that this requires pushing the analysis to short scales where the galaxy bias parameters may not be correctly recovered; this may lead to biases in the recovered parameter values. We conclude that restrictive priors from simulations or higher-order statistics such as the bispectrum multipoles will be needed in order to realize the full information content of the galaxy bispectrum.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».