LiteBIRD science goals and forecasts: improved full-sky reconstruction of the gravitational lensing potential through the combination of Planck and LiteBIRD data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cosmic microwave background (CMB) photons are deflected by large-scale structure through gravitational lensing. This secondary effect introduces higher-order correlations in CMB anisotropies, which are used to reconstruct lensing deflections. This allows mapping of the integrated matter distribution along the line of sight, probing the growth of structure, and recovering an undistorted view of the last-scattering surface. Gravitational lensing has been measured by previous CMB experiments, with Planck 's 42 σ detection being the current best full-sky lensing map. We present an enhanced LiteBIRD lensing map by extending the CMB multipole range and including the minimum-variance estimation, leading to a 49 to 58 σ detection over 80 % of the sky, depending on the final complexity of polarized Galactic emission. The combination of Planck and LiteBIRD will be the best full-sky lensing map in the 2030s, providing a 72 to 78 σ detection over 80 % of the sky, almost doubling Planck 's sensitivity. Finally, we explore different applications of the lensing map, including cosmological parameter estimation using a lensing-only likelihood and internal delensing, showing that the combination of both experiments leads to improved constraints. The combination of Planck + LiteBIRD will improve the S 8 constraint by a factor of 2 compared to Planck , and Planck + LiteBIRD internal delensing will improve LiteBIRD 's tensor-to-scalar ratio constraint by 6 %. We have tested the robustness of our results against foreground models of different complexity, showing that improvements remain even for the most complex foregrounds.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».