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Aims. Our aim is to quantify the impact of systematic effects on the inference of cosmological parameters from cosmic shear. Methods. We present an "end-to-end" approach that introduces sources of bias in a modelled weak lensing survey on a galaxy-by-galaxy level. We propagated residual biases through a pipeline from galaxy properties at one end to cosmic shear power spectra and cosmological parameter estimates at the other end. We did this to quantify how imperfect knowledge of the pipeline changes the maximum likelihood values of dark energy parameters. Results. We quantify the impact of an imperfect correction for charge transfer inefficiency and modelling uncertainties of the point spread function for Euclid, and find that the biases introduced can be corrected to acceptable levels.
Paykari, P., Kitching, T., Hoekstra, H., Azzollini, R., Cardone, V.F., Cropper, M., et al. (2020). Euclid preparation. VI. Verifying the performance of cosmic shear experiments. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 635, A139 [10.1051/0004-6361/201936980].
Euclid preparation. VI. Verifying the performance of cosmic shear experiments
Paykari P.;Kitching T.;Hoekstra H.;Azzollini R.;Cardone V. F.;Cropper M.;Duncan C. A. J.;Kannawadi A.;Miller L.;Aussel H.;Conti I. F.;Auricchio N.;Baldi M.;Bardelli S.;Biviano A.;Bonino D.;Borsato E.;Bozzo E.;Branchini E.;Brau-Nogue S.;Brescia M.;Brinchmann J.;Burigana C.;Camera S.;Capobianco V.;Carbone C.;Carretero J.;Castander F. J.;Castellano M.;Cavuoti S.;Charles Y.;Cledassou R.;Colodro-Conde C.;Congedo G.;Conselice C.;Conversi L.;Copin Y.;Coupon J.;Courtois H. M.;da Silva A.;Dupac X.;Fabbian G.;Farrens S.;Ferreira P. G.;Fosalba P.;Fourmanoit N.;Frailis M.;Fumana M.;Galeotta S.;Garilli B.;Gillard W.;Gillis B. R.;Giocoli C.;Gracia-Carpio J.;Grupp F.;Hormuth F.;Ilic S.;Israel H.;Jahnke K.;Keihanen E.;Kermiche S.;Kilbinger M.;Kirkpatrick C. C.;Kubik B.;Kunz M.;Kurki-Suonio H.;Laureijs R.;Le Mignant D.;Ligori S.;Lilje P. B.;Lloro I.;Maciaszek T.;Maiorano E.;Marggraf O.;Markovic K.;Martinet N.;Marulli F.;Massey R.;Mauri N.;Medinaceli E.;Mei S.;Mellier Y.;Meneghetti M.;Metcalf R. B.;Moresco M.;Moscardini L.;Munari E.;Neissner C.;Nichol R. C.;Niemi S.;Nutma T.;Padilla C.;Paltani S.;Pasian F.;Pettorino V.;Pires S.;Polenta G.;Raison F.;Renzi A.;Rhodes J.;Romelli E.;Roncarelli M.;Rossetti E.;Saglia R.;Sakr Z.;Sanchez A. G.;Sapone D.;Scaramella R.;Schneider P.;Schrabback T.;Scottez V.;Secroun A.;Serrano S.;Sirignano C.;Sirri G.;Stanco L.;Starck J. -L.;Sureau F.;Tallada-Crespi P.;Taylor A.;Tenti M.;Tereno I.;Toledo-Moreo R.;Torradeflot F.;Valenziano L.;Vannier M.;Vassallo T.;Zoubian J.;Zucca E.
2020-01-01
Abstract
Aims. Our aim is to quantify the impact of systematic effects on the inference of cosmological parameters from cosmic shear. Methods. We present an "end-to-end" approach that introduces sources of bias in a modelled weak lensing survey on a galaxy-by-galaxy level. We propagated residual biases through a pipeline from galaxy properties at one end to cosmic shear power spectra and cosmological parameter estimates at the other end. We did this to quantify how imperfect knowledge of the pipeline changes the maximum likelihood values of dark energy parameters. Results. We quantify the impact of an imperfect correction for charge transfer inefficiency and modelling uncertainties of the point spread function for Euclid, and find that the biases introduced can be corrected to acceptable levels.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
