Correcting for peculiar velocities of Type Ia supernovae in clusters of galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Context. Type Ia supernovae (SNe Ia) are widely used to measure the expansion of the Universe. To perform such measurements the luminosity and cosmological redshift (z) of the SNe Ia have to be determined. The uncertainty on z includes an unknown peculiar velocity, which can be very large for SNe Ia in the virialized cores of massive clusters.Aims. We determine which SNe Ia exploded in galaxy clusters using 145 SNe Ia from the Nearby Supernova Factory. We then study how the correction for peculiar velocities of host galaxies inside the clusters improves the Hubble residuals.Methods. We found 11 candidates for membership in clusters. We applied the biweight technique to estimate the redshift of a cluster. Then, we used the galaxy cluster redshift instead of the host galaxy redshift to construct the Hubble diagram.Results. For SNe Ia inside galaxy clusters, the dispersion around the Hubble diagram when peculiar velocities are taken into account is smaller compared with a case without peculiar velocity correction, which has a wRMS = 0.130 ± 0.038 mag instead of wRMS = 0.137 ± 0.036 mag. The significance of this improvement is 3.58σ. If we remove the very nearby Virgo cluster member SN2006X (z < 0.01) from the analysis, the significance decreases to 1.34σ. The peculiar velocity correction is found to be highest for the SNe Ia hosted by blue spiral galaxies. Those SNe Ia have high local specific star formation rates and smaller stellar masses, which is seemingly counter to what might be expected given the heavy concentration of old, massive elliptical galaxies in clusters.Conclusions. As expected, the Hubble residuals of SNe Ia associated with massive galaxy clusters improve when the cluster redshift is taken as the cosmological redshift of the supernova. This fact has to be taken into account in future cosmological analyses in order to achieve higher accuracy for cosmological redshift measurements. We provide an approach to do so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».