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The ability to measure unbiased weak-lensing (WL) masses is a key ingredient to exploit galaxy clusters as a competitive cosmological probe with the ESA Euclid survey or future missions. We investigate the level of accuracy and precision of cluster masses measured with the Euclid data processing pipeline. We use the DEMNUni-Cov N-body simulations to assess how well the WL mass probes the true halo mass, and, then, how well WL masses can be recovered in the presence of measurement uncertainties. We consider different halo mass density models, priors, and mass point estimates, that is the biweight, mean, and median of the marginalised posterior distribution and the maximum likelihood parameter. WL mass differs from true mass due to, for example, the intrinsic ellipticity of sources, correlated or uncorrelated matter and large-scale structure, halo triaxiality and orientation, and merging or irregular morphology. In an ideal scenario without observational or measurement errors, the maximum likelihood estimator is the most accurate, with WL masses biased low by {bM} =a-14.6-±-1.7% on average over the full range M200c > 5×1013 M⊙ and z < 1. Due to the stabilising effect of the prior, the biweight, mean, and median estimates are more precise, that is with smaller intrinsic scatter. The scatter decreases with increasing mass and informative priors can significantly reduce the scatter. Halo mass density profiles with a truncation provide better fits to the lensing signal, while the accuracy and precision are not significantly affected. We further investigate the impact of various additional sources of systematic uncertainty on the WL mass estimates, namely the impact of photometric redshift uncertainties and source selection, the expected performance of Euclid cluster detection algorithms, and the presence of masks. Taken in isolation, we find that the largest effect is induced by non-conservative source selection with {bM} =a-33.4-±-1.6%. This effect can be mostly removed with a robust selection. As a final Euclid-like test, we combine systematic effects in a realistic observational setting and find {bM} =a-15.5-±-2.4% under a robust selection. This is very similar to the ideal case, though with a slightly larger scatter mostly due to cluster redshift uncertainty and miscentering.
Euclid preparation: LXV. Determining the weak lensing mass accuracy and precision for galaxy clusters
null, null;Ingoglia, L.;Sereno, M.;Farrens, S.;Giocoli, C.;Baumont, L.;Lesci, G. F.;Moscardini, L.;Murray, C.;Vannier, M.;Biviano, A.;Carbone, C.;Covone, G.;Despali, G.;Maturi, M.;Maurogordato, S.;Meneghetti, M.;Radovich, M.;Altieri, B.;Amara, A.;Andreon, S.;Auricchio, N.;Baccigalupi, C.;Baldi, M.;Bardelli, S.;Bellagamba, F.;Bender, R.;Bernardeau, F.;Bonino, D.;Branchini, E.;Brescia, M.;Brinchmann, J.;Camera, S.;Capobianco, V.;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.;Ealet, A.;Farina, M.;Faustini, F.;Ferriol, S.;Fosalba, P.;Frailis, M.;Franceschi, E.;Fumana, M.;Galeotta, S.;Gillard, W.;Gillis, B.;Gómez-Alvarez, P.;Grazian, A.;Grupp, F.;Guzzo, L.;Haugan, S. V. H.;Holmes, W.;Hormuth, F.;Hornstrup, A.;Hudelot, P.;Ilić, S.;Jahnke, K.;Jhabvala, M.;Joachimi, B.;Keihänen, E.;Kermiche, S.;Kiessling, A.;Kilbinger, M.;Kubik, B.;Kümmel, M.;Kunz, M.;Kurki-Suonio, H.;Ligori, S.;Lilje, P. B.;Lindholm, V.;Lloro, I.;Mainetti, G.;Maiorano, E.;Mansutti, O.;Marcin, S.;Marggraf, O.;Markovic, K.;Martinelli, M.;Martinet, N.;Marulli, F.;Massey, R.;Medinaceli, E.;Mei, S.;Melchior, M.;Mellier, Y.;Merlin, E.;Meylan, G.;Moresco, M.;Munari, E.;Niemi, S. -M.;Padilla, C.;Paech, K.;Paltani, S.;Pasian, F.;Pedersen, K.;Percival, W. J.;Pettorino, V.;Pires, S.;Polenta, G.;Poncet, M.;Popa, L. A.;Pozzetti, L.;Raison, F.;Renzi, A.;Rhodes, J.;Riccio, G.;Romelli, E.;Roncarelli, M.;Rossetti, E.;Saglia, R.;Sakr, Z.;Salvignol, J. -C.;Sánchez, A. G.;Sapone, D.;Sartoris, B.;Schirmer, M.;Schneider, P.;Secroun, A.;Seidel, G.;Serrano, S.;Sirignano, C.;Sirri, G.;Stanco, L.;Steinwagner, J.;Tallada-Crespí, P.;Tavagnacco, D.;Taylor, A. N.;Tereno, I.;Toledo-Moreo, R.;Torradeflot, F.;Tutusaus, I.;Valenziano, L.;Vassallo, T.;Verdoes Kleijn, G.;Veropalumbo, A.;Wang, Y.;Weller, J.;Zamorani, G.;Zucca, E.;Bolzonella, M.;Bozzo, E.;Burigana, C.;Calabrese, M.;Di Ferdinando, D.;Escartin Vigo, J. A.;Farinelli, R.;Finelli, F.;Gracia-Carpio, J.;Matthew, S.;Pezzotta, A.;Pöntinen, M.;Scottez, V.;Tenti, M.;Viel, M.;Wiesmann, M.;Akrami, Y.;Allevato, V.;Anselmi, S.;Archidiacono, M.;Atrio-Barandela, F.;Ballardini, M.;Bertacca, D.;Bethermin, M.;Blanchard, A.;Blot, L.;Böhringer, H.;Borgani, S.;Bruton, S.;Cabanac, R.;Calabro, A.;Cañas-Herrera, G.;Cappi, A.;Caro, F.;Carvalho, C. S.;Castro, T.;Chambers, K. C.;Contarini, S.;Cooray, A. R.;Costanzi, M.;Cucciati, O.;Desprez, G.;Díaz-Sánchez, A.;Diaz, J. J.;Di Domizio, S.;Dole, H.;Escoffier, S.;Ezziati, M.;Ferrari, A. G.;Ferreira, P. G.;Ferrero, I.;Finoguenov, A.;Fontana, A.;Fornari, F.;Gabarra, L.;Ganga, K.;García-Bellido, J.;Gasparetto, T.;Gautard, V.;Gaztanaga, E.;Giacomini, F.;Gianotti, F.;Gozaliasl, G.;Gutierrez, C. M.;Hall, A.;Hildebrandt, H.;Hjorth, J.;Jimenez Muñoz, A.;Kajava, J. J. E.;Kansal, V.;Karagiannis, D.;Kirkpatrick, C. C.;Le Brun, A. M. C.;Le Graet, J.;Legrand, L.;Lesgourgues, J.;Liaudat, T. I.;Loureiro, A.;Macias-Perez, J.;Maggio, G.;Magliocchetti, M.;Mannucci, F.;Maoli, R.;Martín-Fleitas, J.;Martins, C. J. A. P.;Maurin, L.;Metcalf, R. B.;Miluzio, M.;Monaco, P.;Montoro, A.;Mora, A.;Moretti, C.;Morgante, G.;Nadathur, S.;Walton, Nicholas A.;Pagano, L.;Patrizii, L.;Popa, V.;Potter, D.;Risso, I.;Rocci, P. -F.;Sahlén, M.;Sarpa, E.;Schneider, A.;Schultheis, M.;Simon, P.;Spurio Mancini, A.;Stadel, J.;Stanford, S. A.;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.
2025-01-01
Abstract
The ability to measure unbiased weak-lensing (WL) masses is a key ingredient to exploit galaxy clusters as a competitive cosmological probe with the ESA Euclid survey or future missions. We investigate the level of accuracy and precision of cluster masses measured with the Euclid data processing pipeline. We use the DEMNUni-Cov N-body simulations to assess how well the WL mass probes the true halo mass, and, then, how well WL masses can be recovered in the presence of measurement uncertainties. We consider different halo mass density models, priors, and mass point estimates, that is the biweight, mean, and median of the marginalised posterior distribution and the maximum likelihood parameter. WL mass differs from true mass due to, for example, the intrinsic ellipticity of sources, correlated or uncorrelated matter and large-scale structure, halo triaxiality and orientation, and merging or irregular morphology. In an ideal scenario without observational or measurement errors, the maximum likelihood estimator is the most accurate, with WL masses biased low by {bM} =a-14.6-±-1.7% on average over the full range M200c > 5×1013 M⊙ and z < 1. Due to the stabilising effect of the prior, the biweight, mean, and median estimates are more precise, that is with smaller intrinsic scatter. The scatter decreases with increasing mass and informative priors can significantly reduce the scatter. Halo mass density profiles with a truncation provide better fits to the lensing signal, while the accuracy and precision are not significantly affected. We further investigate the impact of various additional sources of systematic uncertainty on the WL mass estimates, namely the impact of photometric redshift uncertainties and source selection, the expected performance of Euclid cluster detection algorithms, and the presence of masks. Taken in isolation, we find that the largest effect is induced by non-conservative source selection with {bM} =a-33.4-±-1.6%. This effect can be mostly removed with a robust selection. As a final Euclid-like test, we combine systematic effects in a realistic observational setting and find {bM} =a-15.5-±-2.4% under a robust selection. This is very similar to the ideal case, though with a slightly larger scatter mostly due to cluster redshift uncertainty and miscentering.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11567/1300224
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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.