Enhancing bispectrum estimators for galaxy redshift surveys with velocities
Notice bibliographique
Résumé
We forecast the ability of bispectrum estimators to constrain primordial non-Gaussianity using future photometric galaxy redshift surveys. A full-sky survey with photometric redshift resolution of ${\ensuremath{\sigma}}_{z}/(1+z)=0.05$ in the redshift range $0.2<z<2$ can provide constraints $\ensuremath{\sigma}({f}_{\mathrm{NL}}^{\text{local}})=3.4$, $\ensuremath{\sigma}({f}_{\mathrm{NL}}^{\text{equil}})=15$, and $\ensuremath{\sigma}({f}_{\mathrm{NL}}^{\mathrm{orth}})=17$ for the local, equilateral, and orthogonal shapes, respectively, delivering constraints on primordial non-Gaussianities competitive to those from the cosmic microwave background. We generalize these results by deriving a scaling relation for the constraints on the amplitude of primordial non-Gaussianity as a function of redshift error, depth, sky coverage, and nonlinear scale cutoff. Finally, we investigate the impact that photometric calibration errors on the largest scales will have on the constraining power of future experiments. We show that peculiar velocities reconstructed via kinetic Sunyaev Zel'dovich tomography can be used to mitigate the impact of calibration errors on primordial non-Gaussianity constraints.
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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 | 0,007 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».