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We investigate the non-Gaussian features in the distribution of the matter power spectrum multipoles. Using the COVMOS method, we generated 100 000 mock realisations of dark matter density fields in both real and redshift space across multiple redshifts and cosmological models. We derived an analytical framework linking the non-Gaussianity of the power spectrum distribution to higher-order statistics of the density field, including the trispectrum and pentaspectrum. We explored the e ffect of redshift-space distortions, the geometry of the survey, the Fourier binning, the integral constraint, and the shot noise on the skewness of the distribution of the power spectrum measurements. Our results demonstrate that the likelihood of the estimated matter power spectrum significantly deviates from a Gaussian assumption on non-linear scales, particularly at low redshift. This departure is primarily driven by the pentaspectrum contribution, which dominates over the trispectrum at intermediate scales. We also examined the impact of the finiteness of the survey geometry in the context of the Euclid mission, and we find that both the shape of the survey and the integral constraint amplify the skewness.
Bel, J., Beauchamps, S.g., Baratta, P., Blot, L., Carbone, C., Corasaniti, P.s., et al. (2026). Euclid preparation LXXXVII. Non-Gaussianity of two-point statistics likelihood: Precise analysis of the matter power spectrum distribution. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 708, 1-19 [10.1051/0004-6361/202556642].
Euclid preparation LXXXVII. Non-Gaussianity of two-point statistics likelihood: Precise analysis of the matter power spectrum distribution
We investigate the non-Gaussian features in the distribution of the matter power spectrum multipoles. Using the COVMOS method, we generated 100 000 mock realisations of dark matter density fields in both real and redshift space across multiple redshifts and cosmological models. We derived an analytical framework linking the non-Gaussianity of the power spectrum distribution to higher-order statistics of the density field, including the trispectrum and pentaspectrum. We explored the e ffect of redshift-space distortions, the geometry of the survey, the Fourier binning, the integral constraint, and the shot noise on the skewness of the distribution of the power spectrum measurements. Our results demonstrate that the likelihood of the estimated matter power spectrum significantly deviates from a Gaussian assumption on non-linear scales, particularly at low redshift. This departure is primarily driven by the pentaspectrum contribution, which dominates over the trispectrum at intermediate scales. We also examined the impact of the finiteness of the survey geometry in the context of the Euclid mission, and we find that both the shape of the survey and the integral constraint amplify the skewness.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1063651
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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.