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Enregistrement W4397001103 · doi:10.1103/physrevd.109.103528

Cosmological constraints from the redshift-space galaxy skew spectra

2024· article· en· W4397001103 sur OpenAlexaff
Jiamin Hou, Azadeh Moradinezhad Dizgah, ChangHoon Hahn, Michael Eickenberg, Shirley Ho, Pablo Lemos, Elena Massara, Chirag Modi, 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 ActionsUniversité de GenèveEuropean CommissionUniversity of Florida
Mots-clésPhysicsGalaxyRedshiftBispectrumAstrophysicsSkewSpectral lineInferenceSpectral densityComputer scienceStatisticsMathematicsAstronomyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracting the non-Gaussian information of the cosmic large-scale structure (LSS) is vital in unlocking the full potential of the rich datasets from the upcoming stage-IV galaxy surveys. Galaxy skew spectra serve as efficient beyond-two-point statistics, encapsulating essential bispectrum information with computational efficiency akin to power spectrum analysis. This paper presents the first cosmological constraints from analyzing the full set of redshift-space galaxy skew spectra of the data from the SDSS-III BOSS, accessing cosmological information down to nonlinear scales. Employing the forward modeling framework and simulation-based inference via normalizing flows, we analyze the CMASS-SGC subsample, which constitute approximately 10% of the full BOSS data. Analyzing the scales up to k max = 0.5 h − 1 Mpc , we find that the skew spectra improve the constraints on Ω m , Ω b , h , and n s by 34%, 35%, 18%, 10%, respectively, compared to constraints from previous power spectrum multipoles analysis, yielding Ω m = 0.28 8 − 0.034 + 0.024 , Ω b = 0.04 3 − 0.007 + 0.005 , h = 0.75 9 − 0.050 + 0.104 , n s = 0.91 8 − 0.090 + 0.041 (at 68% confidence limit). On the other hand, the constraints on σ 8 are weaker than from the power spectrum. Including the big bang nucleosynthesis (BBN) prior on baryon density reduces the uncertainty on the Hubble parameter further, achieving h = 0.75 0 − 0.032 + 0.034 , which is a 38% improvement over the constraint from the power spectrum with the same prior. Compared to the bispectrum (monopole) analysis, skew spectra offer comparable constraints on larger scales ( k max < 0.3 h − 1 Mpc ) for most parameters except for σ 8 . Published by the American Physical Society 2024

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,340 · 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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