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Enregistrement W4399366729 · doi:10.1088/1475-7516/2024/06/010

LiteBIRD science goals and forecasts: improving sensitivity to inflationary gravitational waves with multitracer delensing

2024· article· en· W4399366729 sur OpenAlexafffund
Toshiya Namikawa, A.I. Lonappan, C. Baccigalupi, N. Bartolo, D. Beck, K. Benabed, A. Challinor, P. Diego-Palazuelos, J. Errard, S. Farrens, A. Gruppuso, N. Krachmalnicoff, M. Migliaccio, E. Martínez-González, V. Pettorino, G. Piccirilli, M. Ruiz-Granda, B. D. Sherwin, Jean‐Luc Starck, P. Vielva, R. Akizawa, Ashish Anand, J. Aumont, R. Aurlien, S. Azzoni, M. Ballardini, A. J. Banday, R. B. Barreiro, M. Bersanelli, D. Blinov, M. Bortolami, T. Brinckmann, Erminia Calabrese, P. Campeti, A. Carones, F. Carralot, F. J. Casas, K. Cheung, L. Clermont, F. Columbro, G. Conenna, A. Coppolecchia, F. Cuttaia, G. D’Alessandro, P. de Bernardis, T. de Haan, M. De Petris, S. Della Torre, E. Di Giorgi, H. K. Eriksen, F. Finelli⋆, C. Franceschet, U. Fuskeland, G. Galloni, M. Galloway, Marc Georges, M. Gerbino, M. Gervasi, T. Ghigna, S. Giardiello, C. Gimeno-Amo, E. Gjerløw, M. Hazumi, S. Henrot–Versillé, L. T. Hergt, E. Hivon, Kazunori Kohri, Eiichiro Komatsu, L. Lamagna, M. Lattanzi, C. Leloup, M Lembo, M. López-Caniego, G. Luzzi, B. Maffei, S. Masi, M. Massa, S. Matarrese, T. Matsumura, S. Micheli, A. Moggi, M. Monelli, L. Montier, G. Morgante, B. Mot, L. Mousset, Ryo Nagata, P. Natoli, A. Novelli, Ippei Obata, A. Occhiuzzi, L. Pagano, A. Paiella, D. Paoletti, G. Pascual-Cisneros, V. Pavlidou, F. Piacentini, Michele Pinchera, G. Pisano, G. Polenta, Giuseppe Puglisi, M. Remazeilles, A. Ritacco, A. Rizzieri, J. A. Rubiño-Martín, Y. Sakurai, D. Scott, Maresuke Shiraishi, G. Signorelli, S. L. Stever, Yusuke Takase, H. Tanimura, A. Tartari, Konstantinos Tassis, L. Terenzi, M. Tristram, L. Vacher, B. Van Tent, I. K. Wehus, G. Weymann-Despres, M. Zannoni, Ying Zhou

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNuclear PhysicsAgencia Estatal de InvestigaciónScience and Technology Facilities CouncilOffice of ScienceJapan Society for the Promotion of ScienceHorizon 2020 Framework ProgrammeNorges ForskningsrådIstituto Nazionale di AstrofisicaCentre National de la Recherche ScientifiqueLawrence Berkeley National LaboratoryVetenskapsrådetSwedish National Space AgencyJapan Aerospace Exploration AgencyU.S. Department of EnergyAbdus Salam International Centre for Theoretical PhysicsCanadian Space AgencyNational Energy Research Scientific Computing CenterNuclear Safety and Security CommissionDeutsche ForschungsgemeinschaftCentre National d’Etudes SpatialesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsGravitational waveSensitivity (control systems)GravitationTheoretical physicsInflation (cosmology)Classical mechanicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We estimate the efficiency of mitigating the lensing B -mode polarization, the so-called delensing, for the LiteBIRD experiment with multiple external data sets of lensing-mass tracers. The current best bound on the tensor-to-scalar ratio, r , is limited by lensing rather than Galactic foregrounds. Delensing will be a critical step to improve sensitivity to r as measurements of r become more and more limited by lensing. In this paper, we extend the analysis of the recent LiteBIRD forecast paper to include multiple mass tracers, i.e., the CMB lensing maps from LiteBIRD and CMB-S4-like experiment, cosmic infrared background, and galaxy number density from Euclid - and LSST-like survey. We find that multi-tracer delensing will further improve the constraint on r by about 20%. In LiteBIRD , the residual Galactic foregrounds also significantly contribute to uncertainties of the B -modes, and delensing becomes more important if the residual foregrounds are further reduced by an improved component separation method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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