All-sky modelling requirements for Bayesian 21 cm power spectrum estimation with <scp>bayeseor</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a comprehensive simulation-based study of the bayeseor code for 21 cm power spectrum recovery when analytically marginalizing over foreground parameters. To account for covariance between the 21 cm signal and contaminating foreground emission, bayeseor jointly constructs models for both signals within a Bayesian framework. Due to computational constraints, the forward model is constructed using a restricted field of view (FoV) in the image domain. When the only Epoch of Reionization contaminants are noise and foregrounds, we demonstrate that bayeseor can accurately recover the 21 cm power spectrum when the component of sky emission outside this forward-modelled region is downweighted by the beam at the level of the dynamic range between the foreground and 21 cm signals. However, when all-sky foreground emission is included along with a realistic instrument primary beam with sidelobes above this threshold extending to the horizon, the recovered power spectrum is contaminated by unmodelled sky emission outside the restricted FoV model. Expanding the combined cosmological and foreground model to cover the whole sky is computationally prohibitive. To address this, we present a modified version of bayeseor that allows for an all-sky foreground model, while the modelled 21 cm signal remains only within the primary FoV of the telescope. With this modification, it will be feasible to run an all-sky bayeseor analysis on a sizeable compute cluster. We also discuss several future directions for further reducing the need to model all-sky foregrounds, including wide-field foreground subtraction, an image-domain likelihood utilizing a tapering function, and instrument primary beam design.
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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 | 0,000 | 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 ».