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CRIS Current Research Information System
Strong gravitational-lensing systems with multiple source planes are powerful tools for probing the density profiles and dark matter substructure of galaxies. The ratio of the Einstein radii is related to the dark energy equation of state through the cosmological scaling factor β. Galaxy-scale double-source-plane lenses (DSPLs) are extremely rare, however. We report the discovery of four new galaxy-scale DSPL candidates in the Euclid Quick Release 1 (Q1) data. These systems were initially identified through a combination of machine-learning lens-finding models and subsequent visual inspection from citizens and experts. We applied the widel -used LensPop lens-forecasting model to predict that the full Euclid survey will discover 1700 DSPLs. This scales to 6 ± 3 DSPLs in 63 deg2, which is the area of Q1. The number of discoveries in this work is broadly consistent with this forecast. We present lens models for each DSPL and infer their β values. Our initial Q1 sample demonstrates that Euclid promises to discover these rare objects.
Li, T., Collett, T.E., Walmsley, M., Lines, N.E.P., Rojas, K., Nightingale, J.W., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XXIX. The strong-lensing discovery engine D: Double-source-plane lens candidates. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-15 [10.1051/0004-6361/202554543].
Euclid Quick Data Release (Q1): XXIX. The strong-lensing discovery engine D: Double-source-plane lens candidates
T. Li;T. E. Collett;M. Walmsley;N. E. P. Lines;K. Rojas;J. W. Nightingale;W. J. R. Enzi;L. A. Moustakas;C. Krawczyk;R. Gavazzi;G. Despali;P. Holloway;S. Schuldt;F. Courbin;R. B. Metcalf;D. J. Ballard;A. Verma;B. Clément;H. Degaudenzi;A. Melo;J. A. Acevedo Barroso;L. Leuzzi;A. Manjón-García;R. Pearce-Casey;D. Sluse;C. Tortora;R. Massey;G. Mahler;A. More;N. Aghanim;B. Altieri;A. Amara;S. Andreon;N. Auricchio;H. Aussel;C. Baccigalupi;M. Baldi;A. Balestra;S. Bardelli;P. Battaglia;R. Bender;F. Bernardeau;A. Biviano;A. Bonchi;E. Branchini;M. Brescia;J. Brinchmann;S. Camera;G. Cañas-Herrera;V. Capobianco;C. Carbone;V. F. Cardone;J. Carretero;S. Casas;M. Castellano;G. Castignani;S. Cavuoti;K. C. Chambers;A. Cimatti;C. Colodro-Conde;G. Congedo;C. J. Conselice;L. Conversi;Y. Copin;H. M. Courtois;M. Cropper;A. Da Silva;G. De Lucia;A. M. Di Giorgio;C. Dolding;H. Dole;F. Dubath;C. A. J. Duncan;X. Dupac;S. Escoffier;M. Fabricius;M. Farina;R. Farinelli;F. Faustini;S. Ferriol;F. Finelli;S. Fotopoulou;M. Frailis;E. Franceschi;S. Galeotta;K. George;W. Gillard;B. Gillis;C. Giocoli;P. Gómez-Alvarez;J. Gracia-Carpio;B. R. Granett;A. Grazian;F. Grupp;S. V. H. Haugan;H. Hoekstra;W. Holmes;I. M. Hook;F. Hormuth;A. Hornstrup;P. Hudelot;K. Jahnke;M. Jhabvala;B. Joachimi;E. Keihänen;S. Kermiche;A. Kiessling;B. Kubik;M. Kümmel;M. Kunz;H. Kurki-Suonio;Q. Le Boulc'h;A. M. C. Le Brun;D. Le Mignant;S. Ligori;P. B. Lilje;V. Lindholm;I. Lloro;G. Mainetti;D. Maino;E. Maiorano;O. Mansutti;S. Marcin;O. Marggraf;M. Martinelli;N. Martinet;F. Marulli;S. Maurogordato;E. Medinaceli;S. Mei;Y. Mellier;M. Meneghetti;E. Merlin;G. Meylan;A. Mora;M. Moresco;L. Moscardini;R. Nakajima;C. Neissner;R. C. Nichol;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;L. Pozzetti;F. Raison;R. Rebolo;A. Renzi;J. Rhodes;G. Riccio;E. Romelli;M. Roncarelli;R. Saglia;Z. Sakr;D. Sapone;B. Sartoris;J. A. Schewtschenko;M. Schirmer;P. Schneider;T. Schrabback;A. Secroun;G. Seidel;M. Seiffert;S. Serrano;P. Simon;C. Sirignano;G. Sirri;A. Spurio Mancini;L. Stanco;J. Steinwagner;P. Tallada-Crespí;A. N. Taylor;I. Tereno;N. Tessore;S. Toft;R. Toledo-Moreo;F. Torradeflot;I. Tutusaus;E. A. Valentijn;L. Valenziano;J. Valiviita;T. Vassallo;G. Verdoes Kleijn;A. Veropalumbo;Y. Wang;J. Weller;A. Zacchei;G. Zamorani;F. M. Zerbi;E. Zucca;V. Allevato;M. Ballardini;M. Bolzonella;E. Bozzo;C. Burigana;R. Cabanac;A. Cappi;D. Di Ferdinando;J. A. Escartin Vigo;L. Gabarra;J. Martín-Fleitas;S. Matthew;N. Mauri;A. Pezzotta;M. Pöntinen;C. Porciani;I. Risso;V. Scottez;M. Sereno;M. Tenti;M. Viel;M. Wiesmann;Y. Akrami;S. Alvi;I. T. Andika;S. Anselmi;M. Archidiacono;F. Atrio-Barandela;K. Benson;P. Bergamini;D. Bertacca;M. Bethermin;A. Blanchard;L. Blot;M. L. Brown;S. Bruton;A. Calabro;F. Caro;C. S. Carvalho;T. Castro;F. Cogato;A. R. Cooray;O. Cucciati;S. Davini;F. De Paolis;G. Desprez;A. Díaz-Sánchez;J. J. Diaz;S. Di Domizio;J. M. Diego;P. -A. Duc;A. Enia;Y. Fang;A. G. Ferrari;P. G. Ferreira;A. Finoguenov;A. Fontana;A. Franco;K. Ganga;J. García-Bellido;T. Gasparetto;V. Gautard;E. Gaztanaga;F. Giacomini;F. Gianotti;G. Gozaliasl;M. Guidi;C. M. Gutierrez;A. Hall;W. G. Hartley;C. Hernández-Monteagudo;H. Hildebrandt;J. Hjorth;M. Jauzac;J. J. E. Kajava;Y. Kang;V. Kansal;D. Karagiannis;K. Kiiveri;C. C. Kirkpatrick;S. Kruk;J. Le Graet;L. Legrand;M. Lembo;F. Lepori;G. Leroy;G. F. Lesci;J. Lesgourgues;T. I. Liaudat;A. Loureiro;J. Macias-Perez;G. Maggio;M. Magliocchetti;F. Mannucci;R. Maoli;C. J. A. P. Martins;L. Maurin;M. Migliaccio;M. Miluzio;P. Monaco;C. Moretti;G. Morgante;S. Nadathur;K. Naidoo;A. Navarro-Alsina;S. Nesseris;F. Passalacqua;K. Paterson;L. Patrizii;A. Pisani;D. Potter;S. Quai;M. Radovich;P. -F. Rocci;S. Sacquegna;M. Sahlén;D. B. Sanders;E. Sarpa;C. Scarlata;J. Schaye;A. Schneider;D. Sciotti;E. Sellentin;L. C. Smith;K. Tanidis;G. Testera;R. Teyssier;S. Tosi;A. Troja;M. Tucci;C. Valieri;A. Venhola;D. Vergani;G. Vernardos;G. Verza;P. Vielzeuf;N. A. Walton;J. Wilde;D. Scott
2026
Abstract
Strong gravitational-lensing systems with multiple source planes are powerful tools for probing the density profiles and dark matter substructure of galaxies. The ratio of the Einstein radii is related to the dark energy equation of state through the cosmological scaling factor β. Galaxy-scale double-source-plane lenses (DSPLs) are extremely rare, however. We report the discovery of four new galaxy-scale DSPL candidates in the Euclid Quick Release 1 (Q1) data. These systems were initially identified through a combination of machine-learning lens-finding models and subsequent visual inspection from citizens and experts. We applied the widel -used LensPop lens-forecasting model to predict that the full Euclid survey will discover 1700 DSPLs. This scales to 6 ± 3 DSPLs in 63 deg2, which is the area of Q1. The number of discoveries in this work is broadly consistent with this forecast. We present lens models for each DSPL and infer their β values. Our initial Q1 sample demonstrates that Euclid promises to discover these rare objects.
Li, T., Collett, T.E., Walmsley, M., Lines, N.E.P., Rojas, K., Nightingale, J.W., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XXIX. The strong-lensing discovery engine D: Double-source-plane lens candidates. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-15 [10.1051/0004-6361/202554543].
Li, T.; Collett, T. E.; Walmsley, M.; Lines, N. E. P.; Rojas, K.; Nightingale, J. W.; Enzi, W. J. R.; Moustakas, L. A.; Krawczyk, C.; Gavazzi, R.; Des...espandi
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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.