せん断測定バイアスI:方法,シミュレーションパラメータおよび測定パラメータへの依存性【JST・京大機械翻訳】

Pujol Arnau; Sureau Florent; Bobin Jerome; Courbin Frederic; Gentile Marc; Kilbinger Martin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206390772140 整理番号：22P0041299

せん断測定バイアスI:方法,シミュレーションパラメータおよび測定パラメータへの依存性【JST・京大機械翻訳】

Shear measurement bias I: dependencies on methods, simulation parameters and measured parameters

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発行年： 2017年07月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

シミュレーション(入力)と測定(出力)パラメータ,雑音,点広がり関数異方性,画素サイズ,および2つの異なる独立銀河形状推定器から来るモデルバイアスに対する剪断バイアスの依存性の研究を提示した。GREAT3制御空間定数ブランチに基づくGalsimからの模擬画像を用い,モデルフィッティング法(gFIT)とモーメントベース法(Kaiser-Squist-Brohurst)からのせん断バイアスを測定した。両方法の入力と出力パラメータに見出されるバイアス依存性を示し,主な依存性と原因を同定した。ほとんどの結果は,2つの推定子の間で一致し,方法の違いを与える興味深い結果である。また,フラックス,サイズ,楕円率などの方位と形態特性に重要な依存性を見出した。雑音と画素化は,出力特性と銀河方向へのバイアス依存性に重要な役割を果たすことを示した。単一のSersicプロファイルとディスクとバルジを有する銀河から成る銀河間の異なるせん断バイアスと同様に,Sersic指数nに対するバイアス依存性を生成するモデルバイアスのいくつかの例を示した。また,バイアス依存性に対するいくつかの特性の間の重要な結合も見る。このため,剪断バイアスの性質を適切に理解するために,いくつかの測定特性を同時に研究する必要がある。本論文は,多くの観測された特性の複雑な関数として,せん断バイアスをモデル化するための機械学習アプローチを記述する,コンパニオン論文に向けた最初のステップとして役立った。【JST・京大機械翻訳】

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システムモデル , 操縦・制御系統 , 電源回路 , システム同定 , 信号理論

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