[论文解读] Metacalibration: Direct Self-Calibration of Biases in Shear Measurement

Eric Huff, Rachel Mandelbaum|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2017

Adaptive optics and wavefront sensing被引用 119

一句话总结

Metacalibration 引入了一种自校准方法，通过用合成剪切扰动真实图像，经验性确定并消除弱透镜剪切估计中的乘法偏差和加法偏差。它对底层形状测量方法保持无关，并在 GREAT3 模拟中得到验证。

ABSTRACT

One of the primary limiting sources of systematic uncertainty in forthcoming weak lensing measurements is systematic uncertainty in the quantitative relationship between the distortions due to gravitational lensing and the measurable properties of galaxy images. We present a statistically principled, general solution to this problem. Our technique infers multiplicative shear calibration parameters by modifying the actual survey data to simulate the effects of a known shear. It can be applied to any shear estimation method based on weighted averages of galaxy shape measurements, which includes all methods used to date for shear estimation with real data. Use of the real images mitigates uncertainty due to unknown galaxy morphology, which is a serious concern for calibration of shear estimates based on image simulations. We test our results on simulated images from the GREAT3 challenge, and show that the method eliminates calibration biases for several different shape measurement techniques at the level of precision measurable with the GREAT3 simulations (a few tenths of a percent).

研究动机与目标

• 推动在未来弱透镜观测中实现无偏剪切标定的需求。
• 提出一种通用、统计学原理为基础的方法，从数据直接校准剪切偏差。
• 使该方法对具体的逐对象形状测量算法无关。
• 证明 metacalibration 能够使用模拟数据去除乘法偏差以及某些加法偏差。
• 提供实用的实现细节和用于推广的开源工具。

提出的方法

• 使用 GalSim 将已知的合成剪切和 PSF 失真应用于真实图像，生成反事实图像。
• 通过在反事实图像上对小剪切，测量逐对象椭圆度的变化来估计剪切响应性。
• 利用星系形状的未被扭曲的先验分布，使用最小方差直方图估计器推断总体剪切。
• 通过分析与 PSF 相关的响应并重建具有放大 PSF 的图像以去趋势 PSF 椭圆度偏差，从而标定加性偏差。
• 使用多种形状测量算法（ReGauss、KSB、Linear Moments）以证明 Metacalibration 的无关适用性。
• 通过有限差分导数和集合正则化来处理噪声和非线性，以获得稳健的剪切响应性。

实验结果

研究问题

• RQ1 Metacalibration 是否能直接从实际数据中恢复准确的乘法和加法剪切偏差，而无需完全依赖真实感很强的模拟？
• RQ2 该方法是否对逐对象形状测量算法的选择保持无关，同时提供准确的总体剪切推断？
• RQ3 在 GREAT3 模拟中，Metacalibration 对不同的剪切估计方法纠偏的效果如何？
• RQ4 Metacalibration 在何种现实限制和条件下仍然有效（例如线性、PSF 处理、噪声特性）？

主要发现

• Metacalibration 可以将几种现有的剪切估计方法标定到与顶级 GREAT3 结果相当的水平，达到亚百分比的偏差水平。
• 该方法通过引入合成 PSF 椭圆度来去趋势因不完全 PSF 校正而引起的加性偏差。
• 可以从反事实图像推导出逐对象的响应性，从而实现稳健的总体剪切推断。
• 总体推断使用基于直方图的最小方差估计器，考虑星系椭圆度的分布。
• 该方法在多种形状测量技术下仍然有效，证明其通用适用性。
• 开源的 metacalibration 脚本已经提供，便于更广泛使用。