Point spread function errors for weak lensing – density cross-correlations
Notice bibliographique
Résumé
Aims. Calibrating the point spread function (PSF) is a fundamental part of weak gravitational lensing analyses. Even with corrected galaxy images, imperfect calibrations can introduce biases. We propose an analytical framework for quantifying PSF-induced systematics as diagnostics for cross-correlation measurements of weak lensing with density tracers; for example, galaxy-galaxy lensing. We show how those systematics propagate to physical parameters of the density tracers. Those diagnostics only require a shape catalog of PSF stars and foreground galaxy positions. Methods. We considered the PSF-induced multiplicative bias, and introduced three second-order statistics as additive biases. We computed both biases for the weak-lensing derived halo mass of spectroscopic foreground galaxy samples; in particular, their effect on the tangential shear and fit halo mass as a function of stellar mass. In addition, we assessed their impact on the recently published black-hole – halo-mass relation for type I active galactic nuclei (AGNs). Results. Using weak-lensing catalogs from the Ultraviolet Near Infrared Optical Northern Survey (UNIONS) and the Dark Energy Survey (DES), we find the multiplicative biases in the tangential shear to be less than 0.5%. No correlations between additive bias and galaxy properties of the foreground sample are detected. The combined PSF systematics affect low-mass galaxies and small angular scales; halo mass estimates can be biased by up to 18% for a sample of central galaxies in the stellar mass range of 9.0 ≤ log M*/M⊙ < 9.5. Conclusions. The PSF-induced multiplicative bias is a subdominant contribution to current studies of weak-lensing – density cross-correlations, but might become significant for upcoming stage IV surveys. For samples with a low tangential shear, additive PSF systematics can induce a significant bias on derived properties such as the halo mass.
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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 | 0,008 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».