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In this paper we present the framework for measuring angular power spectra in the Euclid mission. The observables in galaxy surveys, such as galaxy clustering and cosmic shear, are not continuous fields, but discrete sets of data, obtained only at the positions of galaxies. We show how to compute the angular power spectra of such discrete data sets, without treating observations as maps of an underlying continuous field that is overlaid with a noise component. This formalism allows us to compute the exact theoretical expectations for our measured spectra, under a number of assumptions that we track explicitly. In particular, we obtain exact expressions for the additive biases ('shot noise') in angular galaxy clustering and cosmic shear. For efficient practical computations, we introduce a spin-weighted spherical convolution with a well-defined convolution theorem, which allows us to apply exact theoretical predictions to finite-resolution maps, including HEALPix. When validating our methodology, we find that our measurements are biased by less than 1% of their statistical uncertainty in simulations of Euclid's first data release.
Tessore, N., Joachimi, B., Loureiro, A., Hall, A., Canas-Herrera, G., Tutusaus, I., et al. (2025). Euclid preparation: LIX. Angular power spectra from discrete observations. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 694, 141-167 [10.1051/0004-6361/202452018].
Euclid preparation: LIX. Angular power spectra from discrete observations
Tessore N.;Joachimi B.;Loureiro A.;Hall A.;Canas-Herrera G.;Tutusaus I.;Jeffrey N.;Naidoo K.;McEwen J. D.;Amara A.;Andreon S.;Auricchio N.;Baccigalupi C.;Baldi M.;Bardelli S.;Bernardeau F.;Bonino D.;Branchini E.;Brescia M.;Brinchmann J.;Caillat A.;Camera S.;Capobianco V.;Carbone C.;Cardone V. F.;Carretero J.;Casas S.;Castellano M.;Castignani G.;Cavuoti S.;Cimatti A.;Colodro-Conde C.;Congedo G.;Conselice C. J.;Conversi L.;Copin Y.;Courbin F.;Courtois H. M.;Cropper M.;Da Silva A.;Degaudenzi H.;De Lucia G.;Dinis J.;Dubath F.;Duncan C. A. J.;Dupac X.;Dusini S.;Farina M.;Farrens S.;Faustini F.;Ferriol S.;Frailis M.;Franceschi E.;Fumana M.;Galeotta S.;Gillard W.;Gillis B.;Giocoli C.;Gomez-Alvarez P.;Grazian A.;Grupp F.;Guzzo L.;Haugan S. V. H.;Hoekstra H.;Holmes W.;Hormuth F.;Hornstrup A.;Hudelot P.;Jahnke K.;Jhabvala M.;Keihanen E.;Kermiche S.;Kiessling A.;Kubik B.;Kummel M.;Kunz M.;Kurki-Suonio H.;Ligori S.;Lilje P. B.;Lindholm V.;Lloro I.;Mainetti G.;Maiorano E.;Mansutti O.;Marggraf O.;Martinelli M.;Martinet N.;Marulli F.;Massey R.;Medinaceli E.;Mei S.;Melchior M.;Mellier Y.;Meneghetti M.;Merlin E.;Meylan G.;Mohr J. J.;Moresco M.;Morin B.;Moscardini L.;Munari E.;Nakajima R.;Niemi S. -M.;Padilla C.;Paltani S.;Pasian F.;Pedersen K.;Percival W. J.;Pettorino V.;Pires S.;Polenta G.;Poncet M.;Popa L. A.;Raison F.;Renzi A.;Rhodes J.;Riccio G.;Romelli E.;Roncarelli M.;Rossetti E.;Saglia R.;Sakr Z.;Sanchez A. G.;Sapone D.;Sartoris B.;Schirmer M.;Schneider P.;Schrabback T.;Secroun A.;Seidel G.;Seiffert M.;Serrano S.;Sirignano C.;Sirri G.;Stanco L.;Steinwagner J.;Tallada-Crespi P.;Taylor A. N.;Tereno I.;Toledo-Moreo R.;Torradeflot F.;Valenziano L.;Vassallo T.;Wang Y.;Weller J.;Zamorani G.;Zucca E.;Biviano A.;Bolzonella M.;Boucaud A.;Bozzo E.;Burigana C.;Calabrese M.;Di Ferdinando D.;Escartin Vigo J. A.;Finelli F.;Gracia-Carpio J.;Matthew S.;Mauri N.;Pezzotta A.;Pontinen M.;Scottez V.;Spurio Mancini A.;Tenti M.;Viel M.;Wiesmann M.;Akrami Y.;Anselmi S.;Archidiacono M.;Atrio-Barandela F.;Balaguera-Antolinez A.;Ballardini M.;Benielli D.;Blanchard A.;Blot L.;Bohringer H.;Borgani S.;Bruton S.;Cabanac R.;Calabro A.;Camacho Quevedo B.;Cappi A.;Caro F.;Carvalho C. S.;Castro T.;Chambers K. C.;Cooray A. R.;De La Torre S.;Desprez G.;Diaz-Sanchez A.;Di Domizio S.;Dole H.;Escoffier S.;Ferrari A. G.;Ferreira P. G.;Ferrero I.;Finoguenov A.;Fontana A.;Fornari F.;Gabarra L.;Ganga K.;Garcia-Bellido J.;Gasparetto T.;Gaztanaga E.;Giacomini F.;Gianotti F.;Gozaliasl G.;Gutierrez C. M.;Hartley W. G.;Hildebrandt H.;Hjorth J.;Jimenez Munoz A.;Joudaki S.;Kajava J. J. E.;Kansal V.;Karagiannis D.;Kirkpatrick C. C.;Kruk S.;Lacasa F.;Lattanzi M.;Le Brun A. M. C.;Le Graet J.;Legrand L.;Lesgourgues J.;Liaudat T. I.;MacIas-Perez J.;Magliocchetti M.;Mannucci F.;Maoli R.;Martin-Fleitas J.;Martins C. J. A. P.;Maurin L.;Metcalf R. B.;Miluzio M.;Monaco P.;Montoro A.;Moretti C.;Morgante G.;Murray C.;Nadathur S.;Walton N. A.;Patrizii L.;Popa V.;Potter D.;Reimberg P.;Risso I.;Rocci P. -F.;Rollins R. P.;Sahlen M.;Sarpa E.;Schneider A.;Sereno M.;Simon P.;Tanidis K.;Tao C.;Testera G.;Teyssier R.;Toft S.;Tosi S.;Troja A.;Tucci M.;Valieri C.;Valiviita J.;Vergani D.;Verza G.;Vielzeuf P.;Brown M. L.;Sellentin E.
2025
Abstract
In this paper we present the framework for measuring angular power spectra in the Euclid mission. The observables in galaxy surveys, such as galaxy clustering and cosmic shear, are not continuous fields, but discrete sets of data, obtained only at the positions of galaxies. We show how to compute the angular power spectra of such discrete data sets, without treating observations as maps of an underlying continuous field that is overlaid with a noise component. This formalism allows us to compute the exact theoretical expectations for our measured spectra, under a number of assumptions that we track explicitly. In particular, we obtain exact expressions for the additive biases ('shot noise') in angular galaxy clustering and cosmic shear. For efficient practical computations, we introduce a spin-weighted spherical convolution with a well-defined convolution theorem, which allows us to apply exact theoretical predictions to finite-resolution maps, including HEALPix. When validating our methodology, we find that our measurements are biased by less than 1% of their statistical uncertainty in simulations of Euclid's first data release.
Tessore, N., Joachimi, B., Loureiro, A., Hall, A., Canas-Herrera, G., Tutusaus, I., et al. (2025). Euclid preparation: LIX. Angular power spectra from discrete observations. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 694, 141-167 [10.1051/0004-6361/202452018].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1008412
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 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.