Euclid: Fast two-point correlation function covariance through linear construction - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Astronomy & Astrophysics - A&A Année : 2022

Euclid: Fast two-point correlation function covariance through linear construction

E. Keihanen , V. Lindholm , P. Monaco , L. Blot , C. Carbone , K. Kiiveri , A.G. Sánchez , A. Viitanen , J. Valiviita , A. Amara , N. Auricchio , M. Baldi , D. Bonino , E. Branchini , M. Brescia , J. Brinchmann , S. Camera , V. Capobianco , J. Carretero , M. Castellano , S. Cavuoti , A. Cimatti , R. Cledassou (1, 2) , G. Congedo , L. Conversi , Y. Copin (3) , L. Corcione , M. Cropper , A. Da Silva , H. Degaudenzi , M. Douspis (4) , F. Dubath , C.A. J. Duncan , X. Dupac , S. Dusini , A. Ealet (3) , S. Farrens (5) , S. Ferriol (3) , M. Frailis , E. Franceschi , M. Fumana , B. Gillis , C. Giocoli , A. Grazian , F. Grupp , L. Guzzo , S.V. H. Haugan , H. Hoekstra , W. Holmes , F. Hormuth , K. Jahnke , M. Kümmel , S. Kermiche (6) , A. Kiessling , T. Kitching , M. Kunz , H. Kurki-Suonio , S. Ligori , P.B. Lilje , I. Lloro , E. Maiorano , O. Mansutti , O. Marggraf , F. Marulli , R. Massey , M. Melchior , M. Meneghetti , G. Meylan , M. Moresco , B. Morin (5) , L. Moscardini , E. Munari , S.M. Niemi , C. Padilla , S. Paltani , F. Pasian , K. Pedersen , V. Pettorino (5) , S. Pires (5) , G. Polenta , M. Poncet (1) , L. Popa , F. Raison , A. Renzi , J. Rhodes , E. Romelli , R. Saglia , B. Sartoris , P. Schneider , T. Schrabback , A. Secroun , G. Seidel , C. Sirignano , G. Sirri , L. Stanco , C. Surace (7) , P. Tallada-Crespí , D. Tavagnacco , A.N. Taylor , I. Tereno , R. Toledo-Moreo , F. Torradeflot , E.A. Valentijn , L. Valenziano , T. Vassallo , Y. Wang , J. Weller , G. Zamorani , J. Zoubian (6) , S. Andreon , D. Maino , S. de la Torre (7)
E. Keihanen
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V. Lindholm
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P. Monaco
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L. Blot
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C. Carbone
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K. Kiiveri
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A.G. Sánchez
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A. Viitanen
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J. Valiviita
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Y. Wang
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J. Weller
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G. Zamorani
S. Andreon
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D. Maino
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Résumé

We present a method for fast evaluation of the covariance matrix for a two-point galaxy correlation function (2PCF) measured with the Landy-Szalay estimator. The standard way of evaluating the covariance matrix consists in running the estimator on a large number of mock catalogs, and evaluating their sample covariance. With large random catalog sizes (data-to-random objects ratio M>>1) the computational cost of the standard method is dominated by that of counting the data-random and random-random pairs, while the uncertainty of the estimate is dominated by that of data-data pairs. We present a method called Linear Construction (LC), where the covariance is estimated for small random catalogs of size M = 1 and M = 2, and the covariance for arbitrary M is constructed as a linear combination of these. We validate the method with PINOCCHIO simulations in range r = 20-200 Mpc/h, and show that the covariance estimate is unbiased. With M = 50 and with 2 Mpc/h bins, the theoretical speed-up of the method is a factor of 14. We discuss the impact on the precision matrix and parameter estimation, and derive a formula for the covariance of covariance.
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E. Keihanen, V. Lindholm, P. Monaco, L. Blot, C. Carbone, et al.. Euclid: Fast two-point correlation function covariance through linear construction. Astronomy & Astrophysics - A&A, 2022, 666, pp.A129. ⟨10.1051/0004-6361/202244065⟩. ⟨hal-03691688⟩
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