Towards 21-cm intensity mapping at <i>z</i> = 2.28 with uGMRT using the tapered gridded estimator – IV. Wide-band analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a Wide-band tapered gridded estimator (TGE), which incorporates baseline migration and variation of the primary beam pattern for neutral hydrogen ($H\, {\small I}$) 21-cm intensity mapping (IM) with large frequency bandwidth radio-interferometric observations. Here we have analysed $394-494 \, {\rm MHz}$ (z = 1.9–2.6) uGMRT data to estimate the Multifrequency Angular Power Spectrum (MAPS) Cℓ(Δν) from which we have removed the foregrounds using the polynomial fitting (PF) and Gaussian Process Regression (GPR) methods developed in our earlier work. Using the residual Cℓ(Δν) to estimate the mean-squared 21-cm brightness temperature fluctuation Δ2(k), we find that this is consistent with 0 ± 2σ in several k bins. The resulting 2σ upper limit $\Delta ^2(k) \lt (4.68)^2 \, \rm {mK^2}$ at $k=0.219\, \rm {Mpc^{-1}}$ is nearly 15 times tighter than earlier limits obtained from a smaller bandwidth ($24.4 \, {\rm MHz}$) of the same data. The 2σ upper limit $[\Omega _{H\, {\small I}} b_{H\, {\small I}}] \lt 1.01 \times 10^{-2}$ is within an order of magnitude of the value expected from independent estimates of the $H\, {\small I}$ mass density $\Omega _{H\, {\small I}}$ and the $H\, {\small I}$ bias $b_{H\, {\small I}}$. The techniques used here can be applied to other telescopes and frequencies, including $\sim 150 \, {\rm MHz}$ Epoch of Reionization observations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».