PT challenge: Validation of ShapeFit on large-volume, high-resolution mocks
Samuel Brieden, Héctor Gil-Marín, Licia Verde
备注：
27 pages, 9 figures, 3 tables, v2 matches accepted version. The minor changes wrt v1 are mostly related to a small correction post-unblinding mildly affecting the DATA-like cases
The ShapeFit compression method has been shown to be a powerful tool to gain cosmological information from galaxy power spectra in an effective, model-independent way. Here we present its performance on the blind PT challenge mock products presented in [1]. Choosing a set-up similar to that of other participants to the blind challenge we obtained $Δ\ln\left(10^{10} A_s\right) = -0.018 \pm 0.014$, $ΔΩ_\mathrm{m} = 0.0039 \pm 0.0021$ and $Δh =-0.0009 \pm 0.0034$, remaining below $2σ$ deviations for a volume of $566 \left[ h^{-1}\mathrm{Gpc}\right]^3$. This corresponds to a volume 10 times larger than the volume probed by future galaxy surveys. We also present an analysis of these mocks oriented towards an actual data analysis using the full redshift evolution, using all three redshift bins $z_1 = 0.38$, $z_2=0.51$, and $z_3 = 0.61$, and exploring different set-ups to quantify the impact of choices or assumptions on noise, bias, scale range, etc. We find consistency across reasonable changes in set-up and across redshifts and that, as expected, mapping the redshift evolution of clustering helps constraining cosmological parameters within a given model.
Towards precision cosmology with Voids x CMB correlations (I): Roman-Agora mock catalogs and pipeline validation
Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利天体物理学研究所）；Universidad de La Laguna（拉古纳大学）；MTA–CSFK Lendület “Momentum” Large-Scale Structure (LSS) Research Group（马塔-匈牙利科学院技术研究中心“动量”大尺度结构研究组）；Konkoly Observatory, HUN-REN Research Centre for Astronomy and Earth Sciences（孔科利天文台，匈牙利研究与创新地球与天文学研究中心）；CPPM, Aix-Marseille Université, CNRS/IN2P3（马赛物理中心，艾克斯-马赛大学，法国国家科学研究中心/法国国家核与粒子物理研究所）；Princeton University（普林斯顿大学）
CoLoRe-2LPT: Lyman-$α$ mock catalogues for the validation of DESI cosmological analyses
CIEMAT；Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats（加泰罗尼亚高级研究学院）；Institut de Física d’Altes Energies (IFAE)（高能物理研究所）；The Barcelona Institute of Science and Technology（巴塞罗那科学技术研究院）；Institut d’Astrophysique de Paris（巴黎天文研究所）；IRFU, CEA, Université Paris-Saclay（法国原子能和替代能源委员会，巴黎萨克雷大学）；Department of Physics, University of Oxford（牛津大学物理系）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；Departamento de Astrofísica, Universidad de La Laguna (ULL)（拉帕尔马大学天体物理学系）；Instituto de Astrofísica de Canarias（加那利群岛天体物理研究所）；Department of Physics, Boston University（波士顿大学物理系）
Validation of the DESI DR2 Ly$α$ forest full-shape analysis
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）；University College London（伦敦大学学院）；Boston University（波士顿大学）；University of Michigan（密歇根大学）；Institut d’Astrophysique de Paris（巴黎天体物理学研究所）；CEA, Université Paris-Saclay（法国原子能与替代能源委员会，巴黎萨克雷大学）
Euclid: Validation of the MontePython forecasting tools
欧洲航天局的欧几里德飞行任务将对弱透镜宇宙剪切和星系团进行调查，以约束宇宙学模型和基本物理学。我们扩大和调整模拟欧几里德的可能性的MontePython软件，以匹配在以前的欧几里德费舍尔矩阵预测的几个探针的确切配方：弱透镜宇宙剪切，光度星系聚类，后者之间的互相关性观测，和光谱星系聚类。我们还建立了在欧几里得的上下文中运行爱因斯坦-玻尔兹曼解算器CLASS和CAMB时所需的精度设置。对于最小的宇宙模型，扩展到包括动态暗能量，我们直接进行Fisher矩阵预测的基础上的二阶导数的可能性相对于模型参数的数值评估。我们将我们的结果与其他预测方法和工具的结果进行比较。我们表明，这样的MontePython预测同意非常好，与以前的Fisher预测出版的欧几里得协作，而且，与新的预测产生的CosmicFish代码，现在直接与两个爱因斯坦-玻尔兹曼求解器CAMB和类。此外，为了建立高斯近似的有效性，我们证明了Fisher矩阵边际误差轮廓与使用MontePython运行Monte Carlo Markov Chains时获得的可信区域一致，同时使用完全相同的模拟似然。这里提出的新的欧几里得预测管道可以与其他宇宙学参数一起使用，以探索扩展的宇宙学模型。
Validation of the Hybrid Bias Expansion model for the galaxy bispectrum
University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Donostia International Physics Center (DIPC)（多诺西亚国际物理中心）；IKERBASQUE, Basque Foundation for Science（伊克尔巴斯科，巴斯克科学基金会）；Universität Innsbruck（因斯布鲁克大学）；University of the Basque Country UPV/EHU（巴斯克大学）；Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）；Kavli Institute for Particle Astrophysics and Cosmology, Stanford University（斯坦福大学卡弗里粒子天体物理学与宇宙学研究所）
通过N体模拟的非线性位移场替代微扰引力演化，验证混合偏差膨胀模型（HEFT）在双谱水平上的有效性，发现其自洽范围可达k_max^B≈0.25 h Mpc^{-1}，优于EFT树图方法。
Dark Energy Survey Year 3 results: simulation-based cosmological inference with wavelet harmonics, scattering transforms, and moments of weak lensing mass maps I: validation on simulations
Latent-Space Gaussian Processes for Dark-Energy Reconstruction from Observational \(H(z)\) Data
Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学前沿天文与天体物理研究所）；School of Physics and Astronomy, Beijing Normal University（北京师范大学物理与天文学院）
Cosmological inference from the eBOSS QSO full-shape analysis with optimal redshift weights
National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；School of Astronomy and Space Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学天文与空间科学学院）；Institute for Frontiers in Astronomy and Astrophysics, Beijing Normal University（北京师范大学天文与天体物理前沿研究院）
Dark Energy Survey Year 6 Results: Weak Lensing and Galaxy Clustering Cosmological Analysis Framework
University of Zürich（苏黎世大学）；Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT)（能源、环境和技术研究中心）；SLAC National Accelerator Laboratory（斯坦福直线加速器中心）；Northeastern University（东北大学）；Institut de Física d’Altes Energies (IFAE), The Barcelona Institute of Science and Technology（巴塞罗那科学技术高等物理研究所）；Princeton University（普林斯顿大学）；Institute of Space Sciences (ICE, CSIC)（空间科学研究所）；University of Cincinnati（辛辛那提大学）；Perimeter Institute for Theoretical Physics（理论物理珀瑞默研究所）；Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学）
