Projected-field kinetic Sunyaev-Zel'dovich Cross-correlations: halo model and forecasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The kinetic Sunyaev-Zel'dovich (kSZ) effect, i.e., the Doppler boost of cosmic microwave background (CMB) photons caused by their scattering off free electrons in galaxy clusters and groups with non-zero bulk velocity, is a powerful window on baryons in the universe. We present the first halo-model computation of the cross-power spectrum of the “projected-field” kSZ signal with large-scale structure (LSS) tracers. We compare and validate our calculations against previous studies, which relied on N -body-calibrated effective formulas rather than the halo model. We forecast results for CMB maps from the Atacama Cosmology Telescope (AdvACT), Simons Observatory (SO), and CMB-S4, and LSS survey data from the Dark Energy Survey, the Vera C. Rubin Observatory (VRO), and Euclid . In cross-correlation with galaxy number density, for AdvACT × unWISE we forecast an 18 σ projected-field kSZ detection using data already in hand. Combining SO CMB maps and unWISE galaxy catalogs, we expect a 62 σ detection, yielding precise measurements of the gas density profile radial slopes. Additionally, we forecast first detections of the kSZ — galaxy weak lensing cross-correlation with AdvACT × VRO/ Euclid (at 6 σ ) and of the kSZ — CMB weak lensing cross-correlation with SO (at 16 σ ). Finally, ≈ 10-20% precision measurements of the shape of the gas density profile should be possible with CMB-S4 kSZ — CMB lensing cross-correlation without using any external datasets.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».