Redshift-space galaxy bispectrum in presence of massive neutrinos: a multipole expansion approach for <i>Euclid</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Massive neutrinos imprint distinctive signatures on the evolution of cosmic structures, notably suppressing small-scale clustering. We investigate the impact of massive neutrinos on the galaxy bispectrum in redshift space, adopting a spherical harmonic multipole decomposition $B_L^m(k_1, \mu , t)$, that captures the full angular dependence. We develop an analytical and numerical framework incorporating neutrino-corrected perturbation theory kernels and redshift-space distortions. Our results demonstrate that the linear triangle configurations are particularly sensitive to massive neutrinos, with deviations reaching up to $\sim 2~{{\ \rm per\ cent}}$ for a total mass $\sum m_\nu = 0.12\, \mathrm{eV}$. To assess detection prospects in galaxy surveys like Euclid, we compute the signal-to-noise ratio (SNR) for individual multipoles, including the effects of Finger-of-God damping and shot noise. The neutrino-induced signatures in $B_0^0$ and $B_2^0$ are found to be detectable with SNR $\gtrsim 5$ across a range of configurations, even after accounting for small-scale suppression. Higher order multipoles such as $B_2^1$ and $B_2^2$ are moderately sensitive, with SNR $\gtrsim$ ($2-3$) in squeezed limits, while hexadecapole moments are more suppressed but still exhibit measurable signals at high $k_1$. Additionally, the SNR generally increases with wavenumber $k_1$, particularly for squeezed and stretched triangles, suggesting that access to smaller scales significantly enhances detection prospects. Our study highlights the potential of the redshift-space bispectrum multipoles as sensitive probes of massive neutrinos, complementing traditional power spectrum analyses, and underscores the importance of angular information and higher order statistics for galaxy surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».