Y1 Ohio-mocks FFT status

Corentin Ravoux - LPCA, Clermont-Ferrand

 

18 november 2024

 

Y1 Ohio mocks - testing χ² method

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • 20 True continuum realization, testing χ² calculation comparing individual realizations compared to the average of 20 mocks
  • Error bar stat only
\begin{align*} \chi^2 &= (P_{\mathrm{average}}(k,z) - P_{\mathrm{indiv}}(k,z)) \cdot C^{-1} \cdot (P_{\mathrm{average}}(k,z) - P_{\mathrm{indiv}}(k,z)) \\ &\sim \sum_{k,z} \left(\frac{P_{\mathrm{average}}(k,z) - P_{\mathrm{indiv}}(k,z)}{\sigma_{\mathrm{indiv}}(k,z)}\right)^2 \end{align*}

A little low: error bar too large ? Covariance ?

Y1 Ohio mocks - continuum correction

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Average of 20 mocks for True Continuum and picca continuum

 

  • Similar to EDR+M2, small compared to eBOSS

Y1 Ohio mocks - continuum correction

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Average of 20 mocks for True Continuum and picca continuum

 

  • Similar to EDR+M2, small compared to eBOSS

 

  • Correction fitted with polynomials

Y1 Ohio mocks - continuum correction

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Testing the correction: χ² = comparison of true continuum average to individual picca continuum run corrected
  • Seems ok
\begin{align*} \chi^2 &= (P_{\mathrm{TrueCont,av}}(k,z) - P_{\mathrm{CF corr, indiv}}(k,z)) \cdot C^{-1} \cdot (P_{\mathrm{TrueCont,av}}(k,z) - P_{\mathrm{CF corr, indiv}}(k,z)) \\ &\sim \sum_{k,z} \left(\frac{P_{\mathrm{TrueCont,av}}(k,z) - P_{\mathrm{CF corr, indiv}}(k,z)}{\sigma_{\mathrm{CF corr, indiv}}(k,z)}\right)^2 \end{align*}

Y1 Ohio mocks - DLA masking correction

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Same with DLA masking

Y1 Ohio mocks - Covariance issue, again...

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • While recomputing the covariance for all mocks: A lot of np.nan detected in the new covariance
  • Seems less stable for low statistics or large variations (large-k)
  • Do we go for the previous one ?
  • To investigate

Y1 Ohio mocks - Covariance issue, again...

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Old estimator as reference:

Pixel-level simulation results

Pixsim mocks first run

Corentin Ravoux                                                                                                                                                              Lyman-alpha meeting - 18 Nov.

  • Only three redshift bins available for raw ?
  • Weird shift for z=2.6
  • Small-scale divergence:
    • Bad resolution modeling ?
    • Issue in the mocks ? (Noise, Resolution)
    • Issue in the CF ?