Clustering analysis of BOSS-CMASS galaxies with semi-analytical model for galaxy formation and halo occupation distribution
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The spatial distribution of massive and luminous galaxies has provided important constraints on the fundamental cosmological parameters and physical processes governing galaxy formation. In this work, we construct and compare independent galaxy–halo connection models in the application of clustering measurement at non-linear scales of BOSS-CMASS galaxies. In particular, we adopt a halo occupation distribution (HOD) model with 11 parameters and a semi-analytical model (SAM) with 16 parameters to describe the galaxy two-point correlation function. With an empirical parametrization for the velocity field to model the redshift space distortion effect and the emulator technique, we can explore the parameter space of both models. We find that the HOD model is able to recover the underlying velocity field of SAM with an accuracy of 3 per cent, and can be improved to 1 per cent when the analysis is restricted to scales above 1 $h^{-1}$ Mpc. The comparison is based on multiple samplings in the parameter space, which can verify the convergence of the models. Then, we perform constraints on the model parameters using clustering measurement of CMASS galaxies. Although limited by the emulator accuracy and the flexibility of the model, we find that the clustering measurement is capable of constraining a subset of the SAM parameters, especially for components sensitive to the star formation rate. This result leads us to anticipate that a joint analysis of both clustering and abundance measurements can significantly constrain the parameters of galaxy formation physics, which requires further investigation from both theoretical and observational aspects.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».