Probing dark matter with adaptive-optics based flux ratio anomalies: photometric and astrometric precision
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Strong gravitational lensing is a powerful probe of the distribution of matter on sub-kpc scales. It can be used to test the existence of completely dark sub-haloes surrounding galaxies, as predicted by the standard cold dark matter model, or to test alternative dark matter models. The constraining power of the method depends strongly on photometric and astrometric precision and accuracy. We simulate and quantify the capabilities of upcoming adaptive optics systems and advanced instruments on ground-based telescopes, focusing as an illustration on the Keck Telescope (OSIRIS + KAPA, LIGER + KAPA) and the Thirty Meter Telescope (TMT; IRIS + NFIRAOS). We show that these new systems will achieve dramatic improvements over current ones in both photometric and astrometric precision. Narrow line flux ratio errors below 2 per cent, and submilliarcsecond astrometric precision will be attainable for typical quadruply imaged quasars. With TMT, the exposure times required will be of order a few minutes per system, enabling the follow-up of 100–1000 systems expected to be discovered by the Rubin, Euclid, and Roman Telescopes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».