Bayesian inference from photometric redshift surveys
Bayesian inference from photometric redshift surveys
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光度红移调查的贝叶斯推断
DOI：
10.1111/j.1365-2966.2012.21423.x
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发表时间：
2012
影响因子：
4.8
通讯作者：
Wandelt
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wandelt
我们展示了如何提高由视线位置高度不确定的示踪剂组成的测量的红移精度。这种增加的红移精度是通过在贝叶斯分析中预先施加各向同性和两点相关性来实现的，并且与估计光度学红移的过程无关。特别是，我们的方法可以处理每个星系的任意形式的红移不确定性。作为副产品，该方法还推断出三维密度场，本质上是红移空间中超分辨率的高密度区域。我们的方法充分考虑了调查掩码和选择功能。它使用简化的泊松星系形成图，将星系的首选位置与物质场中密度较高的区域联系起来。该方法通过生成受调查数据约束的样本来量化三维密度场中的剩余不确定性和星系的真实径向位置。利用多块Metropolis-Hastings抽样，使得这种高维、非高斯联合后验的探索成为可能。我们在一个包含2×107个星系的模拟上展示了我们的实现的性能。通过对一个大规模结构模拟建立的模拟观测的应用，我们进一步证明了我们方法对先前错误描述的稳健性。在本测试中，δz∼为0.03的初始高斯红移不确定度可以在高密度区域产生δZF∼0.003的最终红移不确定度。这些结果证实了贝叶斯分析在即将对数千万个星系进行的光度学大规模结构调查中的前景。
We show how to enhance the redshift accuracy of surveys consisting of tracers with highly uncertain positions along the line of sight. This increased redshift precision is achieved by imposing an isotropy and two-point correlation prior in a Bayesian analysis and is independent of the process that estimates the photometric redshift. In particular, our method can deal with arbitrary forms of redshift uncertainties for each galaxy. As a byproduct, the method also infers the three-dimensional density field, essentially super-resolving high-density regions in redshift space. Our method fully takes into account the survey mask and selection function. It uses a simplified Poissonian picture of galaxy formation, relating preferred locations of galaxies to regions of higher density in the matter field. The method quantifies the remaining uncertainties in the three-dimensional density field and the true radial locations of galaxies by generating samples that are constrained by the survey data. The exploration of this high-dimensional, non-Gaussian joint posterior is made feasible using multiple-block Metropolis–Hastings sampling. We demonstrate the performance of our implementation on a simulation containing 2 × 107galaxies. We further demonstrate the robustness of our method to prior misspecification by application to mock observations built from a large-scale structure simulation. In this test, initial Gaussian redshift uncertainties with δz∼ 0.03 can yield final redshift uncertainties of δzf∼ 0.003 in high-density regions. These results bear out the promise of Bayesian analysis for upcoming photometric large-scale structure surveys with tens of millions of galaxies.
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DOI：
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发表时间：
2009
影响因子：
4.8
作者：
F. Kitaura;J. Jasche;R. Metcalf
通讯作者：
R. Metcalf
DOI：
10.1086/424726
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2004
期刊：
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--
作者：
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通讯作者：
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作者：
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通讯作者：
Y. Suto
DOI：
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发表时间：
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期刊：
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--
作者：
D. Koo
通讯作者：
D. Koo