MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360805
■00520260202105622
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265428585
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316513
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordmd622jp3123
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a523.01
■1001  ▼aMau,  Sidney  David.
■24510▼aPrecision  Shear  Calibration  for  Cosmology  with  Current  and  Future  Galaxy  Surveys
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a197  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Burchat,  Patricia.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2025.
■520    ▼aWeak  lensing,  amongst  the  most  sensitive  probes  of  dark  matter  and  dark  energy,  is  a  premier  measurement  for  galaxy  surveys  including  the  Dark  Energy  Survey  (DES)  and  the  Vera  C.  Rubin  Observatory's  Legacy  Survey  of  Space  and  Time  (LSST).  As  the  statistical  power  of  such  surveys  continues  to  improve,  the  requirements  on  understanding  and  minimizing  the  systematic  uncertainties  in  cosmic  shear  measurement  and  calibration  become  ever  more  stringent.  Therefore,  developing  measurement  algorithms  and  calibrations  for  cosmic  shear  is  critical  to  achieving  precise  and  unbiased  constraints  on  cosmological  parameters.In  this  thesis,  I  review  weak  lensing,  cosmic  shear,  and  the  development  of  both  measurement  and  calibration  techniques.  I  present  the  image  simulations  and  shear  calibration  for  the  DES  six-year  cosmic  shear  dataset,  demonstrating  excellent  control  of  systematic  uncertainties  for  more  than  150,000,000  galaxies  spanning  4,422  square  degrees  of  the  southern  sky.  The  simulations  and  calibration  correct  for  the  dominant  sources  of  shear  bias,  including  the  effects  of  source  detection,  star-galaxy  confusion,  object  and  area  masking,  chromatic  point-spread  functions,  and  blending  between  galaxies  of  different  redshifts.  I  describe  studies  of  the  effect  of  chromatic  point-spread  functions  on  shear  calibration  including  the  use  of  image  simulations  to  quantify  the  resulting  systematic  uncertainty  and  the  derivation  of  a  method  to  calibrate  this  bias  for  future  surveys  such  as  LSST.  Finally,  I  demonstrate  the  use  of  observations  of  the  Milky  Way  satellite  galaxy  population  to  infer  constraints  on  a  model  of  decaying  dark  matter.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aDark  matter
■650  4▼aStars  &  galaxies
■650  4▼aSpacetime
■650  4▼aTheory  of  relativity
■650  4▼aSatellites
■650  4▼a20th  century
■650  4▼aRadiation
■650  4▼aDark  energy
■650  4▼aUniverse
■650  4▼aCosmology
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aAstronomy
■650  4▼aAstrophysics
■650  4▼aTheoretical  physics
■690    ▼a0538
■690    ▼a0606
■690    ▼a0596
■690    ▼a0753
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360805▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서