Buchumschlag

Impact of survey spatial variability on galaxy redshift distributions and the cosmological $3\times2$-point statistics for the Rubin Legacy Survey of Space and Time (LSST)

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hang, Qianjun, Joachimi, Benjamin, Charles, Eric, Crenshaw, John Franklin, Larsen, Patricia, Malz, Alex I., Schmidt, Sam, Yan, Ziang, Zhang, Tianqing, Collaboration, the LSST Dark Energy Science
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Cosmology and Nongalactic Astrophysics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Propagating data-driven galaxy redshift distribution uncertainties in 3$\times$2-pt analyses
von: Ruiz-Zapatero, Jaime, et al.
Veröffentlicht: (2026)

YOLO-CL cluster detection in the Rubin/LSST DC2 simulation
von: Grishin, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepDISC-photoz: Deep Learning-Based Photometric Redshift Estimation for Rubin LSST
von: Merz, Grant, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ORACLE: A Real-Time, Hierarchical, Deep-Learning Photometric Classifier for the LSST
von: Shah, Ved G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Photometric Redshift Estimates with Training Sample Augmentation
von: Moskowitz, Irene, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Joint Modelling of Astrophysical Systematics for Cosmology with LSST Cosmic Shear
von: Šarčević, Nikolina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistic Forward Modeling of Galaxy Catalogs with Normalizing Flows
von: Crenshaw, John Franklin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diagnosing the Effects of Spectroscopic Training Set Imperfection on Photometric Redshift Performance
von: Crafford, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LSST Strong Lensing Systems Dark Matter Sensitivity Analysis with Neural Ratio Estimators
von: Filipp, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantifying the Impact of LSST $u$-band Survey Strategy on Photometric Redshift Estimation and the Detection of Lyman-break Galaxies
von: Crenshaw, John Franklin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improved photometric redshift estimations through self-organising map-based data augmentation
von: Zhang, Yun-Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Posterior Estimation for Cataloging Astronomical Images from the Legacy Survey of Space and Time
von: Duan, Yicun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analytical Noise Bias Correction for Precise Weak Lensing Shear Inference
von: Li, Xiangchong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The impact of environment on size: Galaxies are 50% smaller in the Fornax Cluster compared to the field
von: Chamba, Nushkia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Neural Posterior Estimation for Cataloging Astronomical Images with Spatially Varying Backgrounds and Point Spread Functions
von: Patel, Aakash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Halo Occupation Distribution estimation performance for LSST data
von: Cataldi, P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Redshift Assessment Infrastructure Layers (RAIL): Rubin-era photometric redshift stress-testing and at-scale production
von: The RAIL Team, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gravitational-wave and electromagnetic detections in the context of the CosmoDC2 LSST synthetic catalog
von: Menote, Ranier, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward testing gravity with LSST using $E_G$
von: Leonard, C. D., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Learning LSST 3x2pt analyses -- forecasting the impact of systematics on cosmological constraints using neural networks
von: Boruah, Supranta S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Astrometric Redshifts of Supernovae
von: Lee, Jaemyoung Jason, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Cohesive Deep Drilling Field Strategy for LSST Cosmology
von: Gris, Philippe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analyzing Line-of-sight selection biases in galaxy-scale strong lensing with external convergence and shear
von: Tang, Xianzhe TZ, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecasting the Impact of Source Galaxy Photometric Redshift Uncertainties on the LSST $3\times2$pt Analysis
von: Zhang, Tianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Galaxy Clustering with LSST: Effects of Number Count Bias from Blending
von: Levine, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A direct detection method of galaxy intrinsic ellipticity-gravitational shear correlation in non-linear regimes using self-calibration
von: Bera, Avijit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Fully Photometric Approach to Type Ia Supernova Cosmology in the LSST Era: Host Galaxy Redshifts and Supernova Classification
von: Mitra, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generation of realistic input parameters for simulating atmospheric point-spread functions at astronomical observatories
von: Hébert, Claire-Alice, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Recovered SN Ia rate from simulated LSST images
von: Petrecca, Vincenzo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimization of Weak Lensing Lightcone Simulations for Higher-Order Statistics in the LSST era
von: Mena-Fernández, J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting strongly-lensed type Ia supernovae with LSST
von: Arendse, Nikki, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Impact of Large-Scale Structure Systematics on Cosmological Parameter Estimation
von: Awan, Humna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Imaging systematics induced by galaxy sub-sample fluctuation: new systematics at second order
von: Kong, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecast for growth-rate measurement using peculiar velocities from LSST supernovae
von: Rosselli, Damiano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Type Ia supernova growth-rate measurement with LSST simulations: intrinsic scatter systematics
von: Carreres, Bastien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Opportunities in AI/ML for the Rubin LSST Dark Energy Science Collaboration
von: LSST Dark Energy Science Collaboration, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Modeling the 3-point correlation function of projected scalar fields on the sphere
von: Arvizu, Abraham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cluster Catalog Validation with Multiwavelength Data
von: Steelberg, Ethan K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

MADNESS Deblender: Maximum A posteriori with Deep NEural networks for Source Separation
von: Biswas, Biswajit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lens Model Accuracy in the Expected LSST Lensed AGN Sample
von: Venkatraman, Padmavathi, et al.
Veröffentlicht: (2025)