PhotoZ SpectroZ Espace des redshifts Espace rel 3

Photo-Z Spectro-Z Espace des redshifts Espace réel 3 D Dz=0. 1

Qui? • • • • • • alexandraabate@GMAIL. COM Alexandra Abate ansari@LAL. IN 2 P 3. FR Réza Ansari barrau@IN 2 P 3. FR Aurelien Barrau campagne@LAL. IN 2 P 3. FR Jean-Eric Campagne cecile. cavet@APC. UNIV-PARIS 7. FR Cécile Cavet choyer@LPSC. IN 2 P 3. FR Adeline CHOYER johann. cohen-tanugi@LUPM. IN 2 P 3. FR Johann Cohen-Tanugi combet@LPSC. IN 2 P 3. FR Celine Combet dagoret@LAL. IN 2 P 3. FR Sylvie Dagoret-Campagne blanc@LAL. IN 2 P 3. FR Blanc Guillaume habibi@LAL. IN 2 P 3. FR Farhang Habibi olivier. ilbert@LAM. FR Olivier Ilbert lejeune@APC. IN 2 P 3. FR Maude Le Jeune moneuse@LPSC. IN 2 P 3. FR Marion MONEUSE moniez@LAL. IN 2 P 3. FR Marc Moniez eric. nuss@UNIV-MONTP 2. FR Eric Nuss rcecile@IN 2 P 3. FR Cecile Renault ricol@LPSC. IN 2 P 3. FR Jean-Stephane Ricol roucelle@IN 2 P 3. FR Cecile Roucelle samuel. j. schmidt@GMAIL. COM Samuel Schmidt stephane. arnouts@LAM. FR Stéphane Arnouts Activité démarrée depuis quelques années ; une publication + notes 14: 00 Principes généraux de la détermination des redshifts photométriques 15’ : marc moniez 14: 15 SEDs pour programmes de photo-Z 15’ : Jean-Stephane RICOL, Eric nuss 14: 30 Catalogues spectro-photométriques 15’ : Cécile Roucelle 14: 45 Codes de détermination de photo-Z: 15’ : Johann COHEN-TANUGI 15: 00 Séparation étoiles-galaxies-quasars 15’ : F. Habibi 15: 15 Mesure de P(k), détermination de l'échelle BAO avec catalogue simulé 15’ : Cécile Renault 15: 30 Discussion 20’

• 14: 00 Principes généraux de la détermination des redshifts photométriques 15’ : marc moniez • 14: 10 SEDs pour programmes de photo-Z 15’ : Jean-Stephane RICOL, Eric nuss • 14: 20 Catalogues spectro-photométriques 15’ : Cécile Roucelle • 14: 35 Codes de détermination de photo-Z: 10’ : Johann COHENTANUGI • 15: 05 Séparation étoiles - galaxies - quasars 15’ : F. Habibi • 15: 15 Mesure de P(k), détermination de l'échelle BAO avec catalogue simulé 15’ : Cécile Renault • 15: 30 Discussion 20’

Photometric redshift A critical issue for cosmology with LSST - 1010 galaxies cannot be spectroscopically measured LSST: Calibration until z=3 -> need 75 000 spectra (~50% already exist) Measure z with only 6 colors ugrizy – Simultaneous fit of galaxy type, reddening and z – Template fitting and neural network techniques validated with data and tuned with simulation photometric z - – LSST requirement: sz/(1+z)<0. 05 (target 0. 02) / <10% 3 s outliers / bias<0. 003 true redshift z

Complications • Les couleurs d’une galaxie sont affectées par – Type galactique (variable discrète) – Absorption poussières: relié à la direction de visée (poussière voie-lactée) et à l’inclinaison de la galaxie – Redshift • Il n’y a pas que des galaxies dans le catalogue – Pollution étoiles/quasars -> Farhang • Donc a priori 3 variables à peu près indépendantes à déterminer avec 6 mesures photométriques.

LSST System throughput Transmission or efficiency in % Y 4 -Band out atm. l (nm)

Précision photo-Z: instrument moyen • Connaissance des filtres moyens – Bande passante des filtres vs temps et position -> métrologie – Séquence d’observations • Connaissance de l’efficacité quantique des CCD – Possible d’avoir 2 CCD différents / Variation entre CCD • Connaissance de la transmission atmosphérique – Distribution des conditions atmosphériques et des transmissions associées • Concerne a priori les images stackées, mais…

Précision photo-Z: instrument instantané • … Mais, si on dispose pour chaque objetobservation de • La bande passante effective instantanée • L’efficacité quantique des CCD • La transmission atmosphérique • On peut espérer améliorer l’information spectrale (au prix du partage du temps de pose). – En cours d’examen pour le filtre Y sensible à H 2 O -> Sylvie et Guillaume

Précision photo-Z: analyse • Le problème: déterminer 3 paramètres – avec risques de mauvais minimum (redshift catastrophique) – La meilleure précision possible • Deux classes de techniques -> Johann – Ajuster les données aux « patrons » obtenus à partir des différents types galactiques – Techniques d’apprentissage supervisé -> échantillons d’apprentissage – > connaître les SED et distributions des types -> Jean-Stéphane, Eric, Cécile • On peut aussi considérer un « golden sample » • Indépendamment, utilisation d’autres informations pour des déterminations statistiques – les redshifts de galaxies voisines sont corrélés à cause du clustering -> On peut exploiter la proximité de galaxies spectrées • Impact des systématiques de photo. Z sur l’estimation de paramètres cosmologiques -> Cécile • Combinaison avec Euclid, VISTA…

• • • Using Luminous Red Galaxies SDSSII Detection at 2. 3 s For z > 0. 5 (bad photo-z quality below this value) the golden Photo-z’s way LSS fro T: gal m a axi like es se lyh l ood ected rat io A. Carnero et al. MNRAS 2011

Précision photo-Z: analyse • Le problème: déterminer 3 paramètres – avec risques de mauvais minimum (redshift catastrophique) – La meilleure précision possible • Deux classes de techniques -> Johann – Ajuster les données aux « patrons » obtenus à partir des différents types galactiques – Techniques d’apprentissage supervisé -> échantillons d’apprentissage – > connaître les SED et distributions des types -> Jean-Stéphane, Eric, Cécile • On peut aussi considérer un « golden sample » • Indépendamment, utilisation d’autres informations pour des déterminations statistiques – les redshifts de galaxies voisines sont corrélés à cause du clustering -> On peut exploiter la proximité de galaxies spectrées • Impact des systématiques de photo. Z sur l’estimation de paramètres cosmologiques -> Cécile • Combinaison avec Euclid, VISTA…

Photo-z calibration : cross-correlation option • • Most LSST planned targets are too dim to get spectroscopic redshifts for en masse Existing redshift surveys are highly and systematically incomplete & redshift success rate depends on both color and magnitude ècross-corelation methods: exploiting redshift information from galaxy clustering • Galaxies of all types cluster together: trace same dark matter distribution • Galaxies at significantly different redshifts do not cluster together • From observed clustering of objects in one sample with another (as well as information from their autocorrelations), can determine fraction of objects in overlapping redshift range A few tens of thousands of spectra per unit z are required to calibrate LSST More : J. Newman et al. http: //arxiv. org/abs/1309. 5384 Photometric sample ( e. g DES) Spectroscopic sample (e. g DEEP 2)

Précision photo-Z: analyse • Le problème: déterminer 3 paramètres – avec risques de mauvais minimum (redshift catastrophique) – La meilleure précision possible • Deux classes de techniques -> Johann – Ajuster les données aux « patrons » obtenus à partir des différents types galactiques – Techniques d’apprentissage supervisé -> échantillons d’apprentissage – > connaître les SED et distributions des types -> Jean-Stéphane, Eric, Cécile • On peut aussi considérer un « golden sample » • Indépendamment, utilisation d’autres informations pour des déterminations statistiques – les redshifts de galaxies voisines sont corrélés à cause du clustering -> On peut exploiter la proximité de galaxies spectrées • Impact des systématiques de photo. Z sur l’estimation de paramètres cosmologiques -> Cécile • Combinaison avec Euclid, VISTA…

SUPPLEMENTS

The Expected Sensitivity Leads to Near Complete Samples Out to High Redshifts Evolving L* Red Sequence Galaxy Full survey 10’s sq. deg. Evolving L* Lyman-Break Galaxy

« To do » liste – à compléter • Comparaisons entre programmes, échanges de templates • Etude de templates • Améliorations listées dans le papier – – – Incertitudes photométriques source étendue Contamination stellaire Catalogues de spectres (types SED) Absorption voie lactée et galaxie hôte Etude dégénerescences (z, extinction, type) • Rétroaction sur la définition de la bande passante des filtres • Actions pour obtenir des spectres (ESO) – Etat des lieux (bibliothèques spectro-photo) – Définir stratégie scientifique • Temps d’obtention d’un spectre • Problématique des biais de sélection – Stratégie politique dans LSST et à l’ESO • LSST et EUCLID