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LENSMC is a weak lensing shear measurement method developed for Euclid and Stage-IV surveys. It is based on forward modelling in order to deal with convolution by a point spread function (PSF) with comparable size to many galaxies, sampling the posterior distribution of galaxy parameters via Markov chain Monte Carlo, and marginalisation over nuisance parameters for each of the 1.5 billion galaxies observed by Euclid. We quantified the scientific performance through high-fidelity images based on the Euclid Flagship simulations and emulation of the Euclid VIS images, realistic clustering with a mean surface number density of 250 arcmin2 (IE < 29.5) for galaxies, and 6 arcmin2 (IE < 26) for stars, and a diffraction-limited chromatic PSF with a full width at half maximum of 02.22 and spatial variation across the field of view. LENSMC measured objects with a density of 90 arcmin2 (IE < 26.5) in 4500 deg2. The total shear bias was broken down into measurement (our main focus here) and selection effects (which will be addressed in future work). We found measurement multiplicative and additive biases of m1 = (3.6 ± 0.2) A- 103, m2 = (4.3 ± 0.2) A- 103, c1 = (1.78 ± 0.03) A- 104, and c2 = (0.09 ± 0.03) A- 104; a large detection bias with a multiplicative component of 1.2 A- 102 and an additive component of 3 A- 104; and a measurement PSF leakage of α1 = (9 ± 3) A- 104 and α2 = (2 ± 3) A- 104. When model bias is suppressed, the obtained measurement biases are close to Euclid requirement and largely dominated by undetected faint galaxies (5 A- 103). Although significant, model bias will be straightforward to calibrate given its weak sensitivity on galaxy morphology parameters. LENSMC is publicly available at gitlab.com/gcongedo/LensMC.
Congedo, G., Miller, L., Taylor, A.N., Cross, N., Duncan, C.A.J., Kitching, T., et al. (2024). Euclid preparation: LIII. LensMC, weak lensing cosmic shear measurement with forward modelling and Markov Chain Monte Carlo sampling. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 691, 1-28 [10.1051/0004-6361/202450617].
Euclid preparation: LIII. LensMC, weak lensing cosmic shear measurement with forward modelling and Markov Chain Monte Carlo sampling
G. Congedo;L. Miller;A. N. Taylor;N. Cross;C. A. J. Duncan;T. Kitching;N. Martinet;S. Matthew;T. Schrabback;M. Tewes;N. Welikala;N. Aghanim;A. Amara;S. Andreon;N. Auricchio;M. Baldi;S. Bardelli;R. Bender;C. Bodendorf;D. Bonino;E. Branchini;M. Brescia;J. Brinchmann;S. Camera;V. Capobianco;C. Carbone;V. F. Cardone;J. Carretero;S. Casas;F. J. Castander;M. Castellano;S. Cavuoti;A. Cimatti;C. J. Conselice;L. Conversi;Y. Copin;F. Courbin;H. M. Courtois;M. Cropper;A. Da Silva;H. Degaudenzi;A. M. Di Giorgio;J. Dinis;F. Dubath;X. Dupac;M. Farina;S. Farrens;S. Ferriol;P. Fosalba;M. Frailis;E. Franceschi;S. Galeotta;B. Garilli;B. Gillis;C. Giocoli;A. Grazian;F. Grupp;S. V. H. Haugan;M. S. Holliman;W. Holmes;F. Hormuth;A. Hornstrup;P. Hudelot;K. Jahnke;E. Keih??nen;S. Kermiche;A. Kiessling;M. Kilbinger;B. Kubik;K. Kuijken;M. K??mmel;M. Kunz;H. Kurki-Suonio;S. Ligori;P. B. Lilje;V. Lindholm;I. Lloro;D. Maino;E. Maiorano;O. Mansutti;O. Marggraf;K. Markovic;F. Marulli;R. Massey;S. Maurogordato;H. J. McCracken;E. Medinaceli;S. Mei;M. Melchior;M. Meneghetti;E. Merlin;G. Meylan;M. Moresco;B. Morin;L. Moscardini;E. Munari;S. -M. Niemi;J. W. Nightingale;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;E. Rossetti;R. Saglia;D. Sapone;B. Sartoris;P. Schneider;A. Secroun;G. Seidel;S. Serrano;C. Sirignano;G. Sirri;L. Stanco;P. Tallada-Cresp??;D. Tavagnacco;I. Tereno;R. Toledo-Moreo;F. Torradeflot;I. Tutusaus;E. A. Valentijn;L. Valenziano;T. Vassallo;A. Veropalumbo;Y. Wang;J. Weller;G. Zamorani;J. Zoubian;E. Zucca;A. Biviano;M. Bolzonella;A. Boucaud;E. Bozzo;C. Burigana;C. Colodro-Conde;D. Di Ferdinando;J. Graci??-Carpio;N. Mauri;C. Neissner;A. A. Nucita;Z. Sakr;V. Scottez;M. Tenti;M. Viel;M. Wiesmann;Y. Akrami;V. Allevato;S. Anselmi;C. Baccigalupi;M. Ballardini;S. Borgani;A. S. Borlaff;S. Bruton;R. Cabanac;A. Cappi;C. S. Carvalho;G. Castignani;T. Castro;G. Ca??as-Herrera;K. C. Chambers;A. R. Cooray;J. Coupon;S. Davini;G. De Lucia;G. Desprez;S. Di Domizio;H. Dole;A. D??az-S??nchez;J. A. Escartin Vigo;S. Escoffier;I. Ferrero;F. Finelli;L. Gabarra;J. Garc??a-Bellido;E. Gaztanaga;F. Giacomini;G. Gozaliasl;D. Guinet;A. Hall;H. Hildebrandt;S. Ili??;A. Jimenez Mu??oz;S. Joudaki;J. J. E. Kajava;V. Kansal;D. Karagiannis;C. C. Kirkpatrick;L. Legrand;J. Macias-Perez;G. Maggio;M. Magliocchetti;R. Maoli;M. Martinelli;C. J. A. P. Martins;M. Maturi;L. Maurin;R. B. Metcalf;M. Migliaccio;P. Monaco;G. Morgante;S. Nadathur;L. Patrizii;A. Peel;A. Pezzotta;V. Popa;C. Porciani;D. Potter;M. P??ntinen;P. Reimberg;P. -F. Rocci;A. G. S??nchez;J. A. Schewtschenko;A. Schneider;E. Sefusatti;M. Sereno;P. Simon;A. Spurio Mancini;J. Stadel;J. Steinwagner;G. Testera;R. Teyssier;S. Toft;S. Tosi;A. Troja;M. Tucci;C. Valieri;J. Valiviita;D. Vergani
2024
Abstract
LENSMC is a weak lensing shear measurement method developed for Euclid and Stage-IV surveys. It is based on forward modelling in order to deal with convolution by a point spread function (PSF) with comparable size to many galaxies, sampling the posterior distribution of galaxy parameters via Markov chain Monte Carlo, and marginalisation over nuisance parameters for each of the 1.5 billion galaxies observed by Euclid. We quantified the scientific performance through high-fidelity images based on the Euclid Flagship simulations and emulation of the Euclid VIS images, realistic clustering with a mean surface number density of 250 arcmin2 (IE < 29.5) for galaxies, and 6 arcmin2 (IE < 26) for stars, and a diffraction-limited chromatic PSF with a full width at half maximum of 02.22 and spatial variation across the field of view. LENSMC measured objects with a density of 90 arcmin2 (IE < 26.5) in 4500 deg2. The total shear bias was broken down into measurement (our main focus here) and selection effects (which will be addressed in future work). We found measurement multiplicative and additive biases of m1 = (3.6 ± 0.2) A- 103, m2 = (4.3 ± 0.2) A- 103, c1 = (1.78 ± 0.03) A- 104, and c2 = (0.09 ± 0.03) A- 104; a large detection bias with a multiplicative component of 1.2 A- 102 and an additive component of 3 A- 104; and a measurement PSF leakage of α1 = (9 ± 3) A- 104 and α2 = (2 ± 3) A- 104. When model bias is suppressed, the obtained measurement biases are close to Euclid requirement and largely dominated by undetected faint galaxies (5 A- 103). Although significant, model bias will be straightforward to calibrate given its weak sensitivity on galaxy morphology parameters. LENSMC is publicly available at gitlab.com/gcongedo/LensMC.
Congedo, G., Miller, L., Taylor, A.N., Cross, N., Duncan, C.A.J., Kitching, T., et al. (2024). Euclid preparation: LIII. LensMC, weak lensing cosmic shear measurement with forward modelling and Markov Chain Monte Carlo sampling. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 691, 1-28 [10.1051/0004-6361/202450617].
Congedo, G.; Miller, L.; Taylor, A. N.; Cross, N.; Duncan, C. A. J.; Kitching, T.; Martinet, N.; Matthew, S.; Schrabback, T.; Tewes, M.; Welikala, N.;...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.
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