<i>Euclid</i>: Cosmology forecasts from the void-galaxy cross-correlation function with reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
We have investigated the cosmological constraints that can be expected from measurement of the cross-correlation of galaxies with cosmic voids identified in the Euclid spectroscopic survey, which will include spectroscopic information for tens of millions of galaxies over 15 000 deg 2 of the sky in the redshift range 0.9 ≤ z < 1.8. We have done this using simulated measurements obtained from the Flagship mock catalogue, the official Euclid mock that closely matches the expected properties of the spectroscopic dataset. To mitigate anisotropic selection-bias effects, we have used a velocity field reconstruction method to remove large-scale redshift-space distortions from the galaxy field before void-finding. This allowed us to accurately model contributions to the observed anisotropy of the cross-correlation function arising from galaxy velocities around voids as well as from the Alcock–Paczynski effect, and we studied the dependence of constraints on the efficiency of reconstruction. We find that Euclid voids will be able to constrain the ratio of the transverse comoving distance D M and Hubble distance D H to a relative precision of about 0.3%, and the growth rate fσ 8 to a precision of between 5% and 8% in each of the four redshift bins covering the full redshift range. In the standard cosmological model, this translates to a statistical uncertainty ΔΩ m = ±0.0028 on the matter density parameter from voids, which is better than what can be achieved from either Euclid galaxy clustering and weak lensing individually. We also find that voids alone can measure the dark energy equation of state to a 6% precision.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».