<scp>mglens</scp>: Modified gravity weak lensing simulations for emulation-based cosmological inference
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present mglens, a large series of modified gravity lensing simulations tailored for cosmic shear data analyses and forecasts in which cosmological and modified gravity parameters are varied simultaneously. Based on the forge and bridgeN-body simulation suites presented in companion papers, we construct 100 × 5000 deg2 of mock Stage-IV lensing data from two 4D Latin hypercubes that sample cosmological and gravitational parameters in f(R) and nDGP gravity, respectively. These are then used to validate our inference analysis pipeline based on the lensing power spectrum, exploiting our implementation of these modified gravity models within the cosmosis cosmological inference package. Sampling this new likelihood, we find that cosmic shear can achieve 95 per cent CL constraints on the modified gravity parameters of log$_{10}[f_{R_0}] \lt $ −4.77 and log10[H0rc] > 0.09, after marginalizing over intrinsic alignments of galaxies and including scales up to ℓ = 5000. We also investigate the impact of photometric uncertainty, scale cuts, and covariance matrices. We finally explore the consequences of analysing mglens data with the wrong gravity model, and report catastrophic biases for a number of possible scenarios. The Stage-IV mglens simulations, the forge and bridge emulators and the cosmosis interface modules will be made publicly available upon journal acceptance.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».