Competing likelihood models for mass estimate of galaxy clusters from weak lensing data.

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dc.contributor.advisorVitenti, Sandro Dias Pinto
dc.contributor.authorOliveira, Caio Lima de
dc.contributor.bancaPereira, Thiago dos Santos
dc.contributor.bancaMakler, Martin
dc.coverage.extent43 p.
dc.coverage.spatialLondrina
dc.date.accessioned2024-08-09T17:22:31Z
dc.date.available2024-08-09T17:22:31Z
dc.date.issued2023-11-17
dc.description.abstractA lente gravitacional fraca e uma sonda extremamente promissora para a massa total de aglomerados de galáxias. Com a primeira luz do LSST no horizonte, teremos finalmente dados precisos o suficiente para estimativas de massa a partir de lentes fracas. Entretanto, para que isso seja possível, precisaremos de uma excelente compreensão física e estatística desse indicador. Nesse contexto, este trabalho e um primeiro passo nessa direção. Analisamos as suposições estatísticas sobre a distribuição intrínseca das elipticidades das galáxias, o verdadeiro observável, encontrando as implicações nos parâmetros mais comuns para as elipses. Também estudamos e testamos os modelos de verossimilhança já implementados no CLMM do LSST, testando a normalidade da distribuição de cisalhamento em cada bin através de testes de Shapiro-Wilk. Por fim, propomos uma nova abordagem para a criação de modelos de verossimilhança com a estimativa de densidade de kernel e a comparamos com o trabalho anterior realizado no CLMM, criando um conjunto de dados de simulação com o qual cada verossimilhança pode ser comparada e executando os melhores ajustes e a analise MCMC. Concluímos que, em primeiro lugar, pode ser necessário um estudo mais aprofundado da distribuição intrínseca da forma das galáxias; em segundo lugar, que as verossimilhanças binadas não devem assumir a gaussianidade das distribuições de cisalhamento; e, em terceiro lugar, que as KDEs são uma maneira promissora de criar uma verossimilhança de lente fraca, parecendo ser mais exatas e precisas do que os métodos binados atuais e competindo com as não binadas.
dc.description.abstractother1Weak gravitational lensing is an extremely promising probe for the total mass of galaxy clusters. With first light for the LSST on the horizon, we will now finally have accurate enough data for mass estimates from weak lensing. However, for this to be possible, we will need an excellent understanding of the physical and statistical background of this proxy. In this context, this work is a first step in that direction. We analyze the statistical assumptions on the intrinsic distribution of galaxy ellipticities by finding the implications on more common parameters for ellipses. We also study and test the likelihoods models already implemented on LSST’s CLMM by testing the normality of the shear in-bin distribution through Shapiro-Wilk tests. Finally, we propose a novel approach on likelihood model building with Kernel Density Estimation and compare it to the previous work done on CLMM by creating a mock data set to which each likelihood can be benchmarked and running best fits and MCMC analysis. We conclude that, first, a more in-depth study of the intrinsic distribution of galaxies shape may be necessary, second, that binned likelihoods must not assume gaussianity for shear distributions, and third, that KDEs are a promising way of building a weak lensing likelihood, potentially more accurate and precise than current binned methods, and competing with unbinned ones.
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/17169
dc.language.isoeng
dc.relation.departamentCCE - Departamento de Física
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Física
dc.subjectFísica
dc.subjectVerossimilhança (Estatística)
dc.subjectCosmologia
dc.subjectMatéria escura (Astronomia)
dc.subject.capesCiências Exatas e da Terra - Física
dc.subject.keywordsPhysical
dc.subject.keywordsLikelihood (Statistics)
dc.subject.keywordsCosmology
dc.subject.keywordsDark matter (Astronomy)
dc.titleCompeting likelihood models for mass estimate of galaxy clusters from weak lensing data.
dc.typeDissertação
dcterms.educationLevelMestrado Acadêmico
dcterms.provenanceCentro de Ciências Exatas

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