The infall region as a complementary probe to cluster abundance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Galaxy cluster abundance measurements provide a classic test of cosmology. They are most sensitive to the evolved amplitude of fluctuations, usually expressed as $S_8 = \sigma _8\sqrt{\Omega _{\rm m}/0.3}$. Thus, abundance constraints exhibit a strong degeneracy between $\sigma _8$ and $\Omega _{\rm m}$, as do other similar low-redshift tests such as cosmic shear. The mass distribution in the infall region around galaxy clusters, where material is being accreted from the surrounding field, also exhibits a cosmological dependence, but in this case it is nearly orthogonal to the $S_8$ direction in the $\Omega _{\rm m}$–$\sigma _8$ plane, making it highly complementary to halo abundance or cosmic shear studies. We explore how weak-lensing measurements of the infall region might be used to complement abundance studies, considering three different tests. The splashback radius is a prominent feature of the infall region; we show that detection of this feature in lensing data from the Euclid survey could independently constrain $\Omega _{\rm m}$ and $\sigma _8$ to $\pm 0.05$. Another feature, the depletion radius where the bias reaches a minimum, also shows cosmological dependence, though it is challenging to observe in practice. The strongest constraints come from direct measurements of the shear profile in the infall region at 2–$4\, r_{200{\rm c}}$. Combining the latter with abundance constraints such as those reported from SRG$/$eROSITA should reduce the area of the error contours by an estimated factor of 1.2 using a sample of clusters observed by the UNIONS survey, or a factor of 3 using clusters observed by the Euclid Wide survey over a broader range of redshift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».