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Enregistrement W4414627451 · doi:10.18154/rwth-2026-05013

Euclid preparation LXXVIII - Full-shape modelling of two-point and three-point correlation functions in real space

2025· preprint· en· W4414627451 sur OpenAlexaff
M Guidi, A. Veropalumbo, A. Pugno, M. Moresco, E Sefusatti, C Porciani, E. Branchini, B. Camacho Quevedo, M. Crocce, S. de la Torre, Vincent Desjacques, Alexander Eggemeier, Antonio Farina, M. Kärcher, D. Linde, Marco Marinucci, Azadeh Moradinezhad Dizgah, Chiara Moretti, Kevin Pardede, A Pezzotta, E Sarpa, A Amara, S. Andreon, N. Auricchio, C. Baccigalupi, D Bagot, M Baldi, S Bardelli, P Battaglia, A Biviano, M Brescia, S. Camera, G Cañas-Herrera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, M. Castellano, G. Castignani, S Cavuoti, A Cimatti, C Colodro-Conde, G. Congedo, L Conversi, Y. Copin, F Courbin, A da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, H. Dole, M. Douspis, F Dubath, X Dupac, S Dusini, S. Escoffier, M. Farina, R. Farinelli, F Faustini, S. Ferriol, F. Finelli⋆, P Fosalba, S. Fotopoulou, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, B. Gillis, C. Giocoli, J Gracia-Carpio, A. Grazian, F. Grupp, L. Guzzo, W. A. Holmes, F Hormuth, A. Hornstrup, A. Bongiorno, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, B. Kubik, M Kümmel, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, S. Ligori, V. Lindholm, I. Lloro, G Mainetti, D. Maino, E Maiorano, O. Mansutti, S Marcin, O Marggraf, K. Markovič, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R Massey, E. Medinaceli, S Mei, M Melchior, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, A Mora, B. Morin, L. Moscardini, E. Munari, C Neissner, C. Padilla, S Paltani, F Pasian, K. Pedersen, V Pettorino, S. Pires, G Polenta, M Poncet, F Raison, R. Rébolo, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, R. Saglia, Z. Sakr, D. Sapone, B. Sartoris, Peter Schneider, T. Schrabback, M. Scodeggio, A. Secroun, G. Seidel, M. D. Seiffert, S. Serrano, P. Šimon, C Sirignano, G Sirri, A. Spurio Mancini, L. Stančo, J Steinwagner, P. Tallada-Crespí, D. Tavagnacco, I Tereno, N Tessore, Sune Toft, R. Toledo-Moreo, F Torradeflot, A. Tsyganov, I. Tutusaus, L. Valenziano, J Valiviita, T. Vassallo, Yun Wang, J. Weller, G. Zamorani, E Zucca, V Allevato, M. Ballardini, M. Bolzonella, E. Bozzo, C Burigana, R Cabanac, M. Calabrese, A. Cappi, D. Di Ferdinando, L. Gabarra, J Martín-Fleitas, S Matthew, M. Maturi, N. Mauri, M. Pöntinen, I Risso, V Scottez, M. Sereno, M. Tenti, M Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, S Anselmi, M. Archidiacono, F. Atrio‐Barandela, A. Balaguera-Antolínez, Daniele Bertacca, M. Béthermin, L Blot, H. Böhringer, S. Borgani, S Bruton, Antonello Calabrò, F Caro, T. Castro, F Cogato, Simon Conseil, S. Contarini, O. Cucciati, S. Davini, F. De Paolis, G. Desprez, A. Díaz‐Sánchez, Paola Dimauro, A Enia, A. Finoguenov, A. Franco, K. Ganga, J. García-Bellido, V Gautard, E. Gaztañaga, F. Giacomini, F. Gianotti, G. Gozaliasl, C. Hernández-Monteagudo, H. Hildebrandt, J. Hjorth, Shahab Joudaki, Y Kang, V. Kansal, D Karagiannis, K. Kiiveri, Sergey Kruk, M. Lattanzi, L. Legrand, M Lembo, F Lepori, G Leroy, Julien Lesgourgues, Laura Leuzzi, A. Loureiro, J. F. Macías–Pérez, G. Maggio, M. Magliocchetti, F. Mannucci, L. Maurin, M Miluzio, P Monaco, G. Morgante, S. Nadathur, Krishna Naidoo, A Navarro-Alsina, Savvas Nesseris, L. Pagano, F Passalacqua, K Paterson, L. Patrizii, Alice Pisani, D. Potter, S Quai, M. Radovich, P Reimberg, G. Rodighiero, S Sacquegna, M Sahlén, A. Schneider, D Sciotti, Elena Sellentin, K Tanidis, C. Tao, G. Testera, R Teyssier, S. Tosi, A. Troja, C Valieri, A. Venhola, D. Vergani, Filippo Vernizzi, G Verza, P Vielzeuf

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNorsk RomsenterAgenția Spațială RomânăNational Astronomical Observatory of JapanAgenzia Spaziale ItalianaMagyar Tudományos AkadémiaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésScalar (mathematics)Range (aeronautics)Spectral densityScale (ratio)Consistency (knowledge bases)Correlation function (quantum field theory)AmplitudePopulationSpace (punctuation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the accuracy and range of validity of the perturbative model for the 2-point (2PCF) and 3-point (3PCF) correlation functions in real space in view of the forthcoming analysis of the Euclid mission spectroscopic sample. We take advantage of clustering measurements from four snapshots of the Flagship I N-body simulations at z = {0.9, 1.2, 1.5, 1.8}, which mimic the expected galaxy population in the ideal case of absence of observational effects such as purity and completeness. For the 3PCF we consider all available triangle configurations given a minimal separation. First, we assess the model performance by fixing the cosmological parameters and evaluating the goodness-of-fit provided by the perturbative bias expansion in the joint analysis of the two statistics, finding overall agreement with the data down to separations of 20 Mpc/h. Subsequently, we build on the state-of-the-art and extend the analysis to include the dependence on three cosmological parameters: the amplitude of scalar perturbations As, the matter density ωcdm and the Hubble parameter h. To achieve this goal, we develop an emulator capable of generating fast and robust modelling predictions for the two summary statistics, allowing efficient sampling of the joint likelihood function. We therefore present the first joint full-shape analysis of the real-space 2PCF and 3PCF, testing the consistency and constraining power of the perturbative model across both probes, and assessing its performance in a combined likelihood framework. We explore possible systematic uncertainties induced by the perturbative model at small scales finding an optimal scale cut of rmin = 30 Mpc/h for the 3PCF, when imposing an additional limitation on nearly isosceles triangular configurations included in the data vector. This work is part of a Euclid Preparation series validating theoretical models for galaxy clustering.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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