arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
北美退伍军人节(Veterans Day),12 日无更新
arXiv 2510.09147astro-ph.CO
收藏

Euclid 准备工作。Euclid 观测量宇宙学似然(CLOE)。5. 超越理论探针与系统效应标准建模的扩展

Euclid preparation. Cosmology Likelihood for Observables in Euclid (CLOE). 5. Extensions beyond the standard modelling of theoretical probes and systematic effects

Euclid Collaboration, L. W. K. Goh, A. Nouri-Zonoz, S. Pamuk, M. Ballardini, B. Bose, G. Cañas-Herrera, S. Casas, G. Franco-Abellán, S. Ilić, F. Keil, M. Kunz, … 展开作者

Euclid Collaboration, L. W. K. Goh, A. Nouri-Zonoz, S. Pamuk, M. Ballardini, B. Bose, G. Cañas-Herrera, S. Casas, G. Franco-Abellán, S. Ilić, F. Keil, M. Kunz, A. M. C. Le Brun, F. Lepori, M. Martinelli, Z. Sakr, F. Sorrenti, E. M. Teixeira, I. Tutusaus, L. Blot, M. Bonici, C. Bonvin, S. Camera, V. F. Cardone, P. Carrilho, S. Di Domizio, R. Durrer, S. Farrens, S. Gouyou Beauchamps, S. Joudaki, C. Moretti, A. Pezzotta, A. G. Sánchez, D. Sciotti, K. Tanidis, A. Amara, S. Andreon, N. Auricchio, C. Baccigalupi, D. Bagot, M. Baldi, S. Bardelli, P. Battaglia, A. Biviano, E. Branchini, M. Brescia, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, K. C. Chambers, A. Cimatti, C. Colodro-Conde, G. Congedo, C. J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, H. M. Courtois, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, S. de la Torre, G. De Lucia, H. Dole, M. Douspis, F. Dubath, X. Dupac, S. Escoffier, M. Farina, F. Faustini, S. Ferriol, F. Finelli, P. Fosalba, S. Fotopoulou, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, B. Gillis, C. Giocoli, J. Gracia-Carpio, A. Grazian, F. Grupp, L. Guzzo, H. Hoekstra, W. Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, K. Jahnke, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, A. Kiessling, M. Kilbinger, B. Kubik, M. Kümmel, H. Kurki-Suonio, O. Lahav, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, G. Mainetti, D. Maino, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovic, N. Martinet, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, Y. Mellier, M. Meneghetti, E. Merlin, G. Meylan, A. Mora, M. Moresco, L. Moscardini, C. Neissner, S. -M. Niemi, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, W. J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, F. Raison, R. Rebolo, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, R. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, J. A. Schewtschenko, T. Schrabback, A. Secroun, E. Sefusatti, G. Seidel, M. Seiffert, P. Simon, C. Sirignano, G. Sirri, A. Spurio Mancini, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, A. N. Taylor, I. Tereno, S. Toft, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, A. Tsyganov, J. Valiviita, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, E. Zucca, M. Bolzonella, E. Bozzo, C. Burigana, R. Cabanac, M. Calabrese, A. Cappi, D. Di Ferdinando, J. A. Escartin Vigo, L. Gabarra, W. G. Hartley, J. Martín-Fleitas, M. Maturi, N. Mauri, R. B. Metcalf, M. Pöntinen, C. Porciani, I. Risso, V. Scottez, M. Sereno, M. Tenti, M. Viel, M. Wiesmann, Y. Akrami, I. T. Andika, S. Anselmi, M. Archidiacono, F. Atrio-Barandela, A. Balaguera-Antolinez, D. Bertacca, M. Bethermin, A. Blanchard, H. Böhringer, S. Borgani, M. L. Brown, S. Bruton, A. Calabro, B. Camacho Quevedo, F. Caro, C. S. Carvalho, T. Castro, F. Cogato, S. Conseil, S. Contarini, A. R. Cooray, O. Cucciati, S. Davini, F. De Paolis, G. Desprez, A. Díaz-Sánchez, J. J. Diaz, J. M. Diego, P. Dimauro, A. Enia, Y. Fang, A. G. Ferrari, P. G. Ferreira, A. Finoguenov, A. Franco, K. Ganga, J. García-Bellido, T. Gasparetto, E. Gaztanaga, F. Giacomini, F. Gianotti, G. Gozaliasl, A. Gruppuso, M. Guidi, C. M. Gutierrez, H. Hildebrandt, J. Hjorth, J. J. E. Kajava, Y. Kang, V. Kansal, D. Karagiannis, K. Kiiveri, C. C. Kirkpatrick, S. Kruk, F. Lacasa, M. Lattanzi, V. Le Brun, L. Legrand, M. Lembo, G. Leroy, J. Lesgourgues, L. Leuzzi, T. I. Liaudat, S. J. Liu, A. Loureiro, J. Macias-Perez, G. Maggio, M. Magliocchetti, F. Mannucci, R. Maoli, C. J. A. P. Martins, L. Maurin, M. Miluzio, P. Monaco, G. Morgante, S. Nadathur, K. Naidoo, A. Navarro-Alsina, S. Nesseris, L. Pagano, F. Passalacqua, K. Paterson, L. Patrizii, D. Potter, A. Pourtsidou, S. Quai, M. Radovich, P. -F. Rocci, S. Sacquegna, M. Sahlén, D. B. Sanders, E. Sarpa, J. Schaye, A. Schneider, M. Schultheis, E. Sellentin, C. Tao, G. Testera, R. Teyssier, S. Tosi, A. Troja, M. Tucci, C. Valieri, A. Venhola, D. Vergani, F. Vernizzi, G. Verza, N. A. Walton

AI总结:

本文介绍了 Euclid 似然管道 CLOE 在超越标准 LCDM 模型方面的扩展,包括引入放大偏差、大质量中微子和修改引力,并通过合成数据验证了这些修改的有效性。

摘要:

Euclid 期望通过测量数十亿个星系的位置和形状,在超越标准 LCDM 宇宙学模型的扩展方面建立新的最先进约束。具体而言,其目标是阐明暗物质和暗能量的本质。实现这一目标需要开发和验证能够测试 LCDM 模型扩展的先进统计工具和理论预测软件。在这项工作中,我们描述了 Euclid 似然管道 Cosmology Likelihood for Observables in Euclid (CLOE) 是如何被扩展以适应替代宇宙学模型,并完善 Euclid 主要探针的理论建模的。特别是,我们详细说明了对 CLOE 所做的修改,以将放大偏差项纳入星系团集的光谱两点相关函数中。此外,我们解释了对 CLOE 中 Euclid 主要测光探针实现所做的调整,以考虑大质量中微子和修改引力扩展。最后,我们通过对合成的类 Euclid 数据进行专门的预测,通过对完整的后验分布进行采样并与先前文献的结果进行比较,验证了这些 CLOE 修改。总之,我们在本工作中识别了 CLOE 中关于超越 LCDM 建模的几个可进一步改进的功能,并概述了通过新颖的推断和机器学习技术来提高管道效率和灵活性的潜在研究方向。

英文摘要:

Euclid is expected to establish new state-of-the-art constraints on extensions beyond the standard LCDM cosmological model by measuring the positions and shapes of billions of galaxies. Specifically, its goal is to shed light on the nature of dark matter and dark energy. Achieving this requires developing and validating advanced statistical tools and theoretical prediction software capable of testing extensions of the LCDM model. In this work, we describe how the Euclid likelihood pipeline, Cosmology Likelihood for Observables in Euclid (CLOE), has been extended to accommodate alternative cosmological models and to refine the theoretical modelling of Euclid primary probes. In particular, we detail modifications made to CLOE to incorporate the magnification bias term into the spectroscopic two-point correlation function of galaxy clustering. Additionally, we explain the adaptations made to CLOE's implementation of Euclid primary photometric probes to account for massive neutrinos and modified gravity extensions. Finally, we present the validation of these CLOE modifications through dedicated forecasts on synthetic Euclid-like data by sampling the full posterior distribution and comparing with the results of previous literature. In conclusion, we have identified in this work several functionalities with regards to beyond-LCDM modelling that could be further improved within CLOE, and outline potential research directions to enhance pipeline efficiency and flexibility through novel inference and machine learning techniques.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑