Subtracting the kinetic Sunyaev-Zeldovich effect from the cosmic microwave background with surveys of large-scale structure
Notice bibliographique
Résumé
The kinetic Sunyaev-Zeldovich (kSZ) effect will be an important source of cosmological and astrophysical information in upcoming surveys of the cosmic microwave background (CMB). However, the kSZ effect will also act as the dominant source of noise for several other measurements that use small angular scales in CMB temperature maps, since its blackbody nature implies that standard component separation techniques cannot be used to remove it from observed maps. In this paper, we explore the idea of ``de-kSZing'': constructing a template for the late-time kSZ effect using external surveys of large-scale structure, and then subtracting this template from CMB temperature maps in order to remove some portion of the kSZ signal. After building intuition for general aspects of the de-kSZing procedure, we perform forecasts for the de-kSZing efficiency of several large-scale structure surveys, including BOSS, DESI, Roman, MegaMapper, and PUMA. We also highlight potential applications of de-kSZing to cosmological constraints from the CMB temperature power spectrum, CMB lensing reconstruction, and the moving-lens effect. While our forecasts predict achievable de-kSZing efficiencies of 10%--20% at best, these results are specific to the de-kSZing formalism adopted in this work, and we expect that higher efficiencies are possible using improved versions of this formalism.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».