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Enregistrement W4396507388 · doi:10.1103/physrevd.109.083534

Cosmological constraints from the nonlinear galaxy bispectrum

2024· article· en· W4396507388 sur OpenAlexaff
ChangHoon Hahn, Michael Eickenberg, Shirley Ho, Jiamin Hou, Pablo Lemos, Elena Massara, Chirag Modi, Azadeh Moradinezhad Dizgah, Liam Parker, Bruno Régaldo-Saint Blancard

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité de MontréalMila - Quebec Artificial Intelligence Institute
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsEuropean CommissionSchmidt Family Foundation
Mots-clésBispectrumPhysicsRedshiftOmegaGalaxySpectral densityOrder (exchange)BossCluster analysisAstrophysicsMathematical physicsQuantum mechanicsMachine learningStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the cosmological constraints from analyzing higher-order galaxy clustering on small nonlinear scales. We use SimBIG, a forward modeling framework for galaxy clustering analyses that employs simulation-based inference to perform highly efficient cosmological inference using normalizing flows. It leverages the predictive power of high-fidelity simulations and robustly extracts cosmological information from regimes inaccessible with current standard analyses. In this work, we apply SimBIG to a subset of the BOSS galaxy sample and analyze the redshift-space bispectrum monopole, ${B}_{0}({k}_{1},{k}_{2},{k}_{3})$, to ${k}_{\mathrm{max}}=0.5\text{ }\text{ }h/\mathrm{Mpc}$. We achieve $1\ensuremath{\sigma}$ constraints of ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}=0.29{3}_{\ensuremath{-}0.027}^{+0.027}$ and ${\ensuremath{\sigma}}_{8}=0.78{3}_{\ensuremath{-}0.038}^{+0.040}$, which are more than 1.2 and $2.4\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}$ tighter than constraints from standard power spectrum analyses of the same dataset. We also derive 1.4, 1.4, $1.7\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}$ tighter constraints on ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{b}$, $h$, ${n}_{s}$. This improvement comes from additional cosmological information in higher-order clustering on nonlinear scales and, for ${\ensuremath{\sigma}}_{8}$, is equivalent to the gain expected from a standard analysis on a $\ensuremath{\sim}4\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}$ larger galaxy sample. Even with our BOSS subsample, which only spans 10% of the full BOSS volume, we derive competitive constraints on the growth of structure: ${S}_{8}=0.77{4}_{\ensuremath{-}0.053}^{+0.056}$. Our constraint is consistent with results from both cosmic microwave background and weak lensing. Combined with a ${\ensuremath{\omega}}_{b}$ prior from big bang nucleosynthesis, we also derive a constraint on ${H}_{0}={67.6}_{\ensuremath{-}1.8}^{+2.2}\text{ }\text{ }\mathrm{km}\text{ }{\mathrm{s}}^{\ensuremath{-}1}\text{ }{\mathrm{Mpc}}^{\ensuremath{-}1}$ that is consistent with early Universe constraints.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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