Galaxy–point spread function correlations as a probe of weak-lensing systematics with UNIONS data
Notice bibliographique
Résumé
Context. Weak gravitational lensing requires precise measurements of galaxy shapes and therefore accurate knowledge of the point spread function (PSF) model. The latter can be a source of systematics that affect the shear two-point correlation function. A key aspect of weak-lensing analysis is the forecasting of the systematics due to the PSF. Aims. Correlation functions of galaxies and the PSF, the so-called ρ and τ statistics, are used to evaluate the level of systematics coming from the PSF model and PSF corrections and contributing to the two-point correlation function used to perform cosmological inference. Our goal is to introduce a fast and simple method to estimate this level of systematics and to assess its agreement with state-of-the-art approaches. Methods. We introduce a new way to estimate the covariance matrix of τ statistics using analytical expressions. The covariance allows us to estimate parameters directly related to the level of systematics associated with the PSF and provides us with a tool to validate the PSF model used in a weak-lensing analysis. We applied these methods to data from the Ultraviolet Near-Infrared Optical Northern Survey (UNIONS). Results. We show that semi-analytical covariance yields results comparable to those obtained by using covariances obtained from simulations or jackknife resampling. The approach requires less computation time and is therefore well suited to rapid comparison of the systematic level obtained from different catalogues. We also show how one can break degeneracies between parameters with a redefinition of the τ statistics. Conclusions. The methods developed in this work will be useful tools in the analysis of current weak-lensing data but also of Stage IV surveys such as Euclid, LSST, and Roman. They provide fast and accurate diagnostics on PSF systematics that are crucial in the context of cosmic shear studies.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».