<i>Euclid</i> : Early Release Observations – A combined strong and weak lensing solution for Abell 2390 beyond its virial radius
Notice bibliographique
Résumé
Euclid is currently mapping the distribution of matter in the Universe in detail via the weak lensing signature of billions of distant galaxies. The weak lensing signal is most prominent around galaxy clusters and can extend up to distances well beyond their virial radius, thus constraining their total mass. Near the centre of clusters, where contamination by member galaxies is an issue, the weak lensing data can be complemented with strong lensing data. Strong lensing information can also diminish the uncertainty due to the mass-sheet degeneracy and provide high-resolution information about the distribution of matter in the centre of clusters. Here we present a joint strong and weak lensing analysis of the Euclid Early Release Observations of the cluster Abell 2390 at z = 0.228. Thanks to Euclid ’s wide field of view of 0.5 deg 2 , combined with its angular resolution in the visible band of 0.″13 and sampling of 0.″1 per pixel, we constrained the density profile in a wide range of radii, 30 kpc < r < 2000 kpc, from the inner region near the brightest cluster galaxy to beyond the virial radius of the cluster. We find relatively good consistency with earlier X-ray results based on assumptions of hydrostatic equilibrium and thus indirectly confirm the nearly relaxed state of this cluster. We also find consistency with previous results based on weak lensing data and ground-based observations of this cluster. From the combined strong + weak lensing profile, we derive the values of the viral mass M 200 = (1.48 ± 0.29) × 10 15 M ⊙ , and virial radius r 200 = (2.05 ± 0.13 Mpc), with error bars representing one standard deviation. The profile is well described by a Navarro-Frenk-White model with a concentration c = 6.5 and a small-scale radius of 230 kpc in the 30 kpc < r < 2000 kpc range that is best constrained by strong lensing and weak lensing data. Abell 2390 is the first of many examples where Euclid data will play a crucial role in providing masses for clusters. The large coverage provided by Euclid , combined with the depth of the observations and high angular resolution, will allow us to produce similar results in hundreds of other clusters with rich strong lensing data that is already available.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».