非负矩阵分解用于弱透镜巡天中光度红移散射的自校准
宇宙学与河外天体物理
2017-10-18 v2 星系天体物理
摘要
光度红移误差是降低弱透镜宇宙学推断准确性的主要系统误差来源之一。Zhang 等人 (2010) 提出了一种自校准方法，结合不同光度红移分箱之间的星系-星系相关性和星系-剪切相关性。费舍矩阵分析表明，该方法仅使用光度数据就能在 0.01-1% 的水平上确定光度红移异常值的比率，且不依赖任何先验知识。在本文中，我们通过求解自校准过程中出现的约束非线性优化问题，开发了一种实现该方法的新算法。基于不动点迭代和非负矩阵分解技术，该算法能高效且稳健地重构真实红移与光度红移分箱之间的散射概率。该算法通过将其应用于模拟第四阶段弱透镜项目的模拟数据进行了广泛测试。我们发现，该算法能在 0.01-1% 的水平上成功恢复散射率，在 0.001 的水平上恢复光度红移分箱的真实平均红移，这可能满足未来透镜巡天的要求。
引用
@article{arxiv.1612.04042,
title = {Non-negative matrix factorization for self-calibration of photometric redshift scatter in weak lensing surveys},
author = {Le Zhang and Yu Yu and Pengjie Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.04042},
year = {2017}
}
备注
12 pages, 6 figures. Accepted for publication in ApJ. Updated to match the published version