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CMB-S4-the next-generation ground-based cosmic microwave background (CMB) experiment-is set to significantly advance the sensitivity of CMB measurements and enhance our understanding of the origin and evolution of the universe. Among the science cases pursued with CMB-S4, the quest for detecting primordial gravitational waves is a central driver of the experimental design. This work details the development of a forecasting framework that includes a power-spectrum-based semianalytic projection tool, targeted explicitly toward optimizing constraints on the tensor-to-scalar ratio, r, in the presence of Galactic foregrounds and gravitational lensing of the CMB. This framework is unique in its direct use of information from the achieved performance of current Stage 2-3 CMB experiments to robustly forecast the science reach of upcoming CMB-polarization endeavors. The methodology allows for rapid iteration over experimental configurations and offers a flexible way to optimize the design of future experiments, given a desired scientific goal. To form a closed-loop process, we couple this semianalytic tool with map-based validation studies, which allow for the injection of additional complexity and verification of our forecasts with several independent analysis methods. We document multiple rounds of forecasts for CMB-S4 using this process and the resulting establishment of the current reference design of the primordial gravitational-wave component of the Stage-4 experiment, optimized to achieve our science goals of detecting primordial gravitational waves for r > 0.003 at greater than 5 sigma, or in the absence of a detection, of reaching an upper limit of r < 0.001 at 95% CL.
Abazajian, K., Addison, G.e., Adshead, P., Ahmed, Z., Akerib, D., Ali, A., et al. (2022). CMB-S4: Forecasting Constraints on Primordial Gravitational Waves. THE ASTROPHYSICAL JOURNAL, 926(1), 54 [10.3847/1538-4357/ac1596].
CMB-S4: Forecasting Constraints on Primordial Gravitational Waves
Abazajian K.;Addison G. E.;Adshead P.;Ahmed Z.;Akerib D.;Ali A.;Allen S. W.;Alonso D.;Alvarez M.;Amin M. A.;Anderson A.;Arnold K. S.;Ashton P.;Baccigalupi C.;Bard D.;Barkats D.;Barron D.;Barry P. S.;Bartlett J. G.;Basu Thakur R.;Battaglia N.;Bean R.;Bebek C.;Bender A. N.;Benson B. A.;Bianchini F.;Bischoff C. A.;Bleem L.;Bock J. J.;Bocquet S.;Boddy K. K.;Richard Bond J.;Borrill J.;Bouchet F. R.;Brinckmann T.;Brown M. L.;Bryan S.;Buza V.;Byrum K.;Hervias Caimapo C.;Calabrese E.;Calafut V.;Caldwell R.;Carlstrom J. E.;Carron J.;Cecil T.;Challinor A.;Chang C. L.;Chinone Y.;Sherry Cho H. -M.;Cooray A.;Coulton W.;Crawford T. M.;Crites A.;Cukierman A.;Cyr-Racine F. -Y.;De Haan T.;Delabrouille J.;Devlin M.;Di Valentino E.;Dierickx M.;Dobbs M.;Duff S.;Dvorkin C.;Eimer J.;Elleflot T.;Errard J.;Essinger-Hileman T.;Fabbian G.;Feng C.;Ferraro S.;Filippini J. P.;Flauger R.;Flaugher B.;Fraisse A. A.;Frolov A.;Galitzki N.;Gallardo P. A.;Galli S.;Ganga K.;Gerbino M.;Gluscevic V.;Goeckner-Wald N.;Green D.;Grin D.;Grohs E.;Gualtieri R.;Gudmundsson J. E.;Gullett I.;Gupta N.;Habib S.;Halpern M.;Halverson N. W.;Hanany S.;Harrington K.;Hasegawa M.;Hasselfield M.;Hazumi M.;Heitmann K.;Henderson S.;Hensley B.;Hill C.;Colin Hill J.;Hlozek R.;Patty Ho S. -P.;Hoang T.;Holder G.;Holzapfel W.;Hood J.;Hubmayr J.;Huffenberger K. M.;Hui H.;Irwin K.;Jeong O.;Johnson B. R.;Jones W. C.;Hwan Kang J.;Karkare K. S.;Katayama N.;Keskitalo R.;Kisner T.;Knox L.;Koopman B. J.;Kosowsky A.;Kovac J.;Kovetz E. D.;Kuhlmann S.;Kuo C. -L.;Kusaka A.;Lahteenmaki A.;Lawrence C. R.;Lee A. T.;Lewis A.;Li D.;Linder E.;Loverde M.;Lowitz A.;Lubin P.;Madhavacheril M. S.;Mantz A.;Marques G.;Matsuda F.;Mauskopf P.;McCarrick H.;McMahon J.;Daniel Meerburg P.;Melin J. -B.;Menanteau F.;Meyers J.;Millea M.;Mohr J.;Moncelsi L.;Monzani M.;Mroczkowski T.;Mukherjee S.;Nagy J.;Namikawa T.;Nati F.;Natoli T.;Newburgh L.;Niemack M. D.;Nishino H.;Nord B.;Novosad V.;O'Brient R.;Padin S.;Palladino S.;Partridge B.;Petravick D.;Pierpaoli E.;Pogosian L.;Prabhu K.;Pryke C.;Puglisi G.;Racine B.;Rahlin A.;Sathyanarayana Rao M.;Raveri M.;Reichardt C. L.;Remazeilles M.;Rocha G.;Roe N. A.;Roy A.;Ruhl J. E.;Salatino M.;Saliwanchik B.;Schaan E.;Schillaci A.;Schmitt B.;Schmittfull M. M.;Scott D.;Sehgal N.;Shandera S.;Sherwin B. D.;Shirokoff E.;Simon S. M.;Slosar A.;Spergel D.;St. Germaine T.;Staggs S. T.;Stark A.;Starkman G. D.;Stompor R.;Stoughton C.;Suzuki A.;Tajima O.;Teply G. P.;Thompson K.;Thorne B.;Timbie P.;Tomasi M.;Tristram M.;Tucker G.;Umilta C.;Van Engelen A.;Vavagiakis E. M.;Vieira J. D.;Vieregg A. G.;Wagoner K.;Wallisch B.;Wang G.;Watson S.;Westbrook B.;Whitehorn N.;Wollack E. J.;Kimmy Wu W. L.;Xu Z.;Eric Yang H. Y.;Yasini S.;Yefremenko V. G.;Won Yoon K.;Young E.;Yu C.;Zonca A.
2022-01-01
Abstract
CMB-S4-the next-generation ground-based cosmic microwave background (CMB) experiment-is set to significantly advance the sensitivity of CMB measurements and enhance our understanding of the origin and evolution of the universe. Among the science cases pursued with CMB-S4, the quest for detecting primordial gravitational waves is a central driver of the experimental design. This work details the development of a forecasting framework that includes a power-spectrum-based semianalytic projection tool, targeted explicitly toward optimizing constraints on the tensor-to-scalar ratio, r, in the presence of Galactic foregrounds and gravitational lensing of the CMB. This framework is unique in its direct use of information from the achieved performance of current Stage 2-3 CMB experiments to robustly forecast the science reach of upcoming CMB-polarization endeavors. The methodology allows for rapid iteration over experimental configurations and offers a flexible way to optimize the design of future experiments, given a desired scientific goal. To form a closed-loop process, we couple this semianalytic tool with map-based validation studies, which allow for the injection of additional complexity and verification of our forecasts with several independent analysis methods. We document multiple rounds of forecasts for CMB-S4 using this process and the resulting establishment of the current reference design of the primordial gravitational-wave component of the Stage-4 experiment, optimized to achieve our science goals of detecting primordial gravitational waves for r > 0.003 at greater than 5 sigma, or in the absence of a detection, of reaching an upper limit of r < 0.001 at 95% CL.
Abazajian, K., Addison, G.e., Adshead, P., Ahmed, Z., Akerib, D., Ali, A., et al. (2022). CMB-S4: Forecasting Constraints on Primordial Gravitational Waves. THE ASTROPHYSICAL JOURNAL, 926(1), 54 [10.3847/1538-4357/ac1596].
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
