The angular power spectrum is a natural tool to analyse the observed galaxy number count fluctuations. In a standard analysis, the angular galaxy distribution is sliced into concentric redshift bins and all correlations of its harmonic coefficients between bin pairs are considered---a procedure referred to as `tomography'. However, the unparalleled quality of data from oncoming spectroscopic galaxy surveys for cosmology will render this method computationally unfeasible, given the increasing number of bins. Here, we put to test against synthetic data a novel method proposed in a previous study to save computational time. According to this method, the whole galaxy redshift distribution is subdivided into thick bins, neglecting the cross-bin correlations among them; each of the thick bin is, however, further subdivided into thinner bins, considering in this case all the cross-bin correlations. We create a simulated data set that we then analyse in a Bayesian framework. We confirm that the newly proposed method saves computational time and gives results that surpass those of the standard approach.
Halo Lightcones with Optimised Orientation and Interpolation in Cosmological Simulations -- an application to mock H$α$ selected galaxies
Institute of Space Sciences (ICE, CSIC)（空间科学研究所）；Institut d’Estudis Espacials de Catalunya (IEEC)（加泰罗尼亚太空研究学院）；Instituto de Astronomía Teórica y Experimental (IATE-CONICET)（理论与实验天文学研究所）；SISSA - International School for Advanced Studies（国际高等研究院）
Euclid preparation. Simulating thousands of Euclid spectroscopic skies
Università di Trieste（的里雅斯特大学）；INAF-Osservatorio Astronomico di Trieste（意大利国家天体物理研究所的里雅斯特天文台）；INFN, Sezione di Trieste（意大利国家核物理研究所的里雅斯特分部）；ICSC - Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing（高性能计算、大数据和量子计算国家研究中心）；Institute of Space Sciences (ICE, CSIC)（空间科学研究所（西班牙高等科学研究委员会））；Dipartimento di Fisica, Università degli studi di Genova（热那亚大学物理系）；INFN-Sezione di Genova（意大利国家核物理研究所热那亚分部）；SISSA, International School for Advanced Studies（国际高等研究学院）；IFPU, Institute for Fundamental Physics of the Universe（宇宙基础物理研究所）
Cross-Comparison of Galaxies Detected in the CSST Spectroscopic Survey and the SKA HI Survey
National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Shanghai Normal University（上海师范大学）
Spectro-Imaging Forward Model of Red and Blue Galaxies
对于下一代光谱星系调查，重要的是预测他们的表现，并准确地解释他们的大数据集。为了这个目的，有必要始终模拟不同的星系群，特别是发射线星系（ELG），在过去较少用于宇宙学目的。在这项工作中，我们进一步发展了Fagioli等人2018年提出的前向建模方法，通过扩展光谱模拟器Uspec来模拟不同类型的星系，并改进了Tortorelli等人2020年的参数。此外，我们通过使用图像模拟器Ufig改进了选择函数的建模。我们将其应用于斯隆数字巡天（SDSS），并模拟$\sim157,000$多波段图像。我们对它们进行预处理和分析，以应用切割进行目标选择，最后模拟SDSS/BOSS DR 14星系光谱。我们计算光度，天体测量和光谱性质的红色和蓝色，真实和模拟星系，发现非常好的协议。我们通过主成分分析（PCA）对样本进行分解，比较样本的统计特性。我们发现红色星系和一个很好的，但不太明显的一个，蓝色星系非常好的协议，正如预期的模拟这些已知的困难。最后，我们推导出所有样本的恒星星族性质、质光比、年龄和金属丰度，再次发现非常好的一致性。这表明这种方法不仅可以用于预测宇宙学调查，而且还能够为星系形成和演化的研究提供见解。
