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Record W1185762516 · doi:10.5282/edoc.18302

Weak lensing by galaxy clusters

2015· dissertation· de· W1185762516 on OpenAlexfundno aff
D. Gruen

Bibliographic record

VenueElectronic Theses of LMU Munich (Ludwig-Maximilians-Universität München) · 2015
Typedissertation
Languagede
FieldPhysics and Astronomy
TopicAstronomy and Astrophysical Research
Canadian institutionsnot available
FundersScience and Technology Facilities CouncilCanadian Space AgencyOffice of ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Aeronautics and Space AdministrationArgonne National LaboratoryU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan FoundationMinistério da Ciência e TecnologiaNational Science Foundation
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Der Ursprung und die Entwicklung unseres Universums zeigt sich gleichermaßen in der Raumzeit selbst wie in den Strukturen, die in ihr entstehen. Galaxienhaufen sind das Ergebnis hierarchischer Strukturbildung. Sie sind die massivsten Objekte, die sich im heutigen Universum bilden konnten. Aufgrund dieser Eigenschaft ist ihre Anzahl und Struktur hochgradig abhängig von der Zusammensetzung und Evolution des Universums. Die Messung der Anzahldichte von Galaxienhaufen beruht auf Katalogen, die nach einer beobachtbaren Größe ausgewählt werden. Die Anwendung einer Massen-Observablen-Relation (MOR) erlaubt es, die beobachtete Anzahl als Funktion der Observablen und der Rotverschiebung mit Vorhersagen zu vergleichen und so kosmologische Parameter zu bestimmen. Man kann jedoch zu Recht behaupten, dass diese Messungen noch nicht präzise im Prozentbereich sind. Hauptgrund hierfür ist das unvollständige Verständnis der MOR. Ihre Normalisierung, die Skalierung der Observablen mit Masse und Rotverschiebung und die Größe und Korrelation von intrinsischen Streuungen muss bekannt sein, um Anzahldichten korrekt interpretieren zu können. Die Massenbestimmung von Galaxienhaufen durch die differenzielle Lichtablenkung in ihrem Gravitationsfeld, i.e. durch den so genannten schwachen Gravitationslinseneffekt (weak lensing), kann erheblich hierzu beitragen. In dieser Arbeit werden neue Methoden und Ergebnisse solcher Untersuchungen vorgestellt. Zu ersteren gehören, als Teil der Datenaufbereitung, (i) die Korrektur von CCD-Bildern für nichtlineare Effekte durch die elektrischen Felder der angesammelten Ladungen (Kapitel 2) und (ii) eine Methode zur Maskierung von Artefakten in überlappenden Aufnahmen eines Himmelsbereichs durch Vergleich mit dem Median-Bild (Kapitel 3). Schließlich ist (iii) eine Methode zur Selektion von Hintergrundgalaxien, basierend auf deren Farbe und scheinbarer Magnitude, die eine neue Korrektur für die Kontamination durch Mitglieder des Galaxienhaufens einschließt, im Abschnitt 5.3.1 beschrieben. Die wissenschaftlichen Hauptergebnisse sind die folgenden. (i) Für den Hubble Frontier Field-Haufen RXC J2248.7-4431 bestimmen wir Masse und Konzentration mittels weak lensing und bestätigen die durch Röntgen- und Sunyaev-Zel'dovich-Beobachtungen (SZ) vorhergesagte große Masse. Die Untersuchung von Haufengalaxien zeigt die Abhängigkeit von Morphologie und Leuchtkraft sowie Umgebung (Kapitel 4). (ii) Unsere Massenbestimmung für 12 Galaxienhaufen ist konsistent mit Röntgenmassen, die unter Annahme hydrostatischen Gleichgewichts des heißen Gases gemacht wurden. Wir bestätigen die MOR, die für die Signifikanz der Detektion mit dem South Pole Telescope bestimmt wurde. Wir finden jedoch Diskrepanzen zur Planck-SZ MOR. Unsere Vermutung ist, dass diese mit einer flacheren Steigung der MOR oder einem größen-, rotverschiebungs- oder rauschabhängigen Problem in der Signalextraktion zusammenhängt (Kapitel 5). (iii) Schließlich zeigen wir, durch die Verbindung von Simulationen und theoretischer Modellierung, dass die Variation von Dichteprofilen bei fester Masse signifikant zur Ungenauigkeit von Massenbestimmungen von Galaxienhaufen mittels weak lensing beiträgt. Ein Modell für diese Variationen, wie das hier entwickelte, ist daher wichtig für die genaue Bestimmung der MOR, wie sie für kommende Untersuchungen nötig sein wird (Kapitel 6).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.046

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2015
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