Efficient estimation of rotation-induced bias to reconstructed CMB lensing power spectrum
Notice bibliographique
Résumé
The cosmic microwave background (CMB) lensing power spectrum is a powerful probe of the late-time Universe, encoding valuable information about cosmological parameters such as the sum of neutrino masses and dark energy equation of state. However, the presence of anisotropic cosmic birefringence can bias the reconstructed CMB lensing power spectrum using CMB polarization maps, particularly at small scales, and affect the constraints on these parameters. Upcoming experiments, which will be dominated by the polarization lensing signal, are especially susceptible to this bias. We identify the dominant contribution to this bias as an ${N}_{L}^{(1)}$-like noise, caused by anisotropic rotation instead of lensing. We show that, for an CMB-S4-like experiment, a scale-invariant anisotropic rotation field with a standard deviation of 0.05 degrees can suppress the small-scale lensing power spectrum ($L\ensuremath{\gtrsim}2000$) at a comparable level to the effect of massive neutrino with ${\ensuremath{\sum}}_{i}{m}_{{\ensuremath{\nu}}_{i}}=50\text{ }\text{ }\mathrm{meV}$, making rotation field an important source of degeneracy in neutrino mass measurement for future CMB experiments. We provide an analytic expression and a simulation-based estimator for this ${N}_{L}^{(1)}$-like noise, which allows for efficient forecasting and mitigation of the bias in future experiments. Furthermore, we investigate the impact of a non-scale-invariant rotation power spectrum on the reconstructed lensing power spectrum and find that an excess of power in the small-scale rotation power spectrum leads to a larger bias. Our work provides an effective numeric framework to accurately model and account for the bias caused by anisotropic rotation in future CMB lensing measurements.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».