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Hemos investigado un modelo basado en halos propuesto recientemente, Camelus, para predecir el conteo de picos de lente débil, y comparado sus resultados a través de una colección de 162 cosmologías con los de simulaciones N-cuerpos. Si bien los conteos de ambos modelos coinciden para picos con S/N>1 (donde S/N es la relación entre la altura del pico y el ruido de forma RMS), encontramos un 50% menos de conteos para picos cerca de S/N=0 y conteos significativamente más altos en la cola negativa de S/N. Añadir ruido de forma reduce las diferencias a dentro del 20% para todas las cosmologías. También encontramos covarianzas más grandes que son más sensibles a parámetros cosmológicos. Como resultado, las regiones de credibilidad en {₌, ₈} son un 30% más grandes. A pesar de que los contornos creíbles son comparables, cada modelo extrae su poder predictivo de diferentes tipos de picos. Picos bajos, especialmente aquellos con 23). Nuestros resultados confirman la importancia de usar una covarianza dependiente de la cosmología con al menos un 14% de mejora en las restricciones de parámetros. Identificamos la estimación de covarianza como el principal motor detrás de las diferencias en la inferencia, y sugerimos posibles formas de hacer que Camelus sea aún más útil como un emulador de conteo de picos altamente preciso.
Matilla et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.