Search Results for author: A. Amara

Found 3 papers, 1 papers with code

Dark Energy Survey Year 1 Results: Cosmological Constraints from Galaxy Clustering and Weak Lensing

1 code implementation4 Aug 2017 DES Collaboration, T. M. C. Abbott, F. B. Abdalla, A. Alarcon, J. Aleksić, S. Allam, S. Allen, A. Amara, J. Annis, J. Asorey, S. Avila, D. Bacon, E. Balbinot, M. Banerji, N. Banik, W. Barkhouse, M. Baumer, E. Baxter, K. Bechtol, M. R. Becker, A. Benoit-Lévy, B. A. Benson, G. M. Bernstein, E. Bertin, J. Blazek, S. L. Bridle, D. Brooks, D. Brout, E. Buckley-Geer, D. L. Burke, M. T. Busha, D. Capozzi, A. Carnero Rosell, M. Carrasco Kind, J. Carretero, F. J. Castander, R. Cawthon, C. Chang, N. Chen, M. Childress, A. Choi, C. Conselice, R. Crittenden, M. Crocce, C. E. Cunha, C. B. D'Andrea, L. N. da Costa, R. Das, T. M. Davis, C. Davis, J. De Vicente, D. L. Depoy, J. DeRose, S. Desai, H. T. Diehl, J. P. Dietrich, S. Dodelson, P. Doel, A. Drlica-Wagner, T. F. Eifler, A. E. Elliott, F. Elsner, J. Elvin-Poole, J. Estrada, A. E. Evrard, Y. Fang, E. Fernandez, A. Ferté, D. A. Finley, B. Flaugher, P. Fosalba, O. Friedrich, J. Frieman, J. García-Bellido, M. Garcia-Fernandez, M. Gatti, E. Gaztanaga, D. W. Gerdes, T. Giannantonio, M. S. S. Gill, K. Glazebrook, D. A. Goldstein, D. Gruen, R. A. Gruendl, J. Gschwend, G. Gutierrez, S. Hamilton, W. G. Hartley, S. R. Hinton, K. Honscheid, B. Hoyle, D. Huterer, B. Jain, D. J. James, M. Jarvis, T. Jeltema, M. D. Johnson, M. W. G. Johnson, T. Kacprzak, S. Kent, A. G. Kim, A. King, D. Kirk, N. Kokron, A. Kovacs, E. Krause, C. Krawiec, A. Kremin, K. Kuehn, S. Kuhlmann, N. Kuropatkin, F. Lacasa, O. Lahav, T. S. Li, A. R. Liddle, C. Lidman, M. Lima, H. Lin, N. MacCrann, M. A. G. Maia, M. Makler, M. Manera, M. March, J. L. Marshall, P. Martini, R. G. McMahon, P. Melchior, F. Menanteau, R. Miquel, V. Miranda, D. Mudd, J. Muir, A. Möller, E. Neilsen, R. C. Nichol, B. Nord, P. Nugent, R. L. C. Ogando, A. Palmese, J. Peacock, H. V. Peiris, J. Peoples, W. J. Percival, D. Petravick, A. A. Plazas, A. Porredon, J. Prat, A. Pujol, M. M. Rau, A. Refregier, P. M. Ricker, N. Roe, R. P. Rollins, A. K. Romer, A. Roodman, R. Rosenfeld, A. J. Ross, E. Rozo, E. S. Rykoff, M. Sako, A. I. Salvador, S. Samuroff, C. Sánchez, E. Sanchez, B. Santiago, V. Scarpine, R. Schindler, D. Scolnic, L. F. Secco, S. Serrano, I. Sevilla-Noarbe, E. Sheldon, R. C. Smith, M. Smith, J. Smith, M. Soares-Santos, F. Sobreira, E. Suchyta, G. Tarle, D. Thomas, M. A. Troxel, D. L. Tucker, B. E. Tucker, S. A. Uddin, T. N. Varga, P. Vielzeuf, V. Vikram, A. K. Vivas, A. R. Walker, M. Wang, R. H. Wechsler, J. Weller, W. Wester, R. C. Wolf, B. Yanny, F. Yuan, A. Zenteno, B. Zhang, Y. Zhang, J. Zuntz

We present cosmological results from a combined analysis of galaxy clustering and weak gravitational lensing, using 1321 deg$^2$ of $griz$ imaging data from the first year of the Dark Energy Survey (DES Y1).

Cosmology and Nongalactic Astrophysics

Euclid: Effect of sample covariance on the number counts of galaxy clusters

no code implementations17 Feb 2021 A. Fumagalli, A. Saro, S. Borgani, T. Castro, M. Costanzi, P. Monaco, E. Munari, E. Sefusatti, A. Amara, N. Auricchio, A. Balestra, C. Bodendorf, D. Bonino, E. Branchini, J. Brinchmann, V. Capobianco, C. Carbone, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, R. Cledassou, C. J. Conselice, L. Corcione, A. Costille, M. Cropper, H. Degaudenzi, M. Douspis, F. Dubath, S. Dusini, A. Ealet, P. Fosalba, E. Franceschi, P. Franzetti, M. Fumana, B. Garilli, C. Giocoli, F. Grupp, L. Guzzo, S. V. H. Haugan, H. Hoekstra, W. Holmes, F. Hormuth, K. Jahnke, A. Kiessling, M. Kilbinger, T. Kitching, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, R. Laureijs, P. B. Lilje, I. Lloro, E. Maiorano, O. Marggraf, K. Markovic, R. Massey, M. Meneghetti, G. Meylan, L. Moscardini, S. M. Niemi, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, V. Pettorino, S. Pires, M. Poncet, L. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, J. Rhodes, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, R. Scaramella, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, A. N. Taylor, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, E. A. Valentijn, L. Valenziano, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, J. Zoubian, M. Brescia, G. Congedo, L. Conversi, S. Mei, M. Moresco, T. Vassallo

Then, we use such covariance to define the likelihood function that better extracts cosmological information from cluster number counts at the level of precision that will be reached by the future Euclid photometric catalogs of galaxy clusters.

Cosmology and Nongalactic Astrophysics

Euclid: Identification of asteroid streaks in simulated images using deep learning

no code implementations5 Oct 2023 M. Pöntinen, M. Granvik, A. A. Nucita, L. Conversi, B. Altieri, B. Carry, C. M. O'Riordan, D. Scott, N. Aghanim, A. Amara, L. Amendola, N. Auricchio, M. Baldi, D. Bonino, E. Branchini, M. Brescia, S. Camera, V. Capobianco, C. Carbone, J. Carretero, M. Castellano, S. Cavuoti, A. Cimatti, R. Cledassou, G. Congedo, Y. Copin, L. Corcione, F. Courbin, M. Cropper, A. Da Silva, H. Degaudenzi, J. Dinis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, S. Farrens, S. Ferriol, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, B. Garilli, W. Gillard, B. Gillis, C. Giocoli, A. Grazian, S. V. H. Haugan, W. Holmes, F. Hormuth, A. Hornstrup, K. Jahnke, M. Kümmel, S. Kermiche, A. Kiessling, T. Kitching, R. Kohley, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, S. Ligori, P. B. Lilje, I. Lloro, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, K. Markovic, F. Marulli, R. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, M. Meneghetti, G. Meylan, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, S. -M. Niemi, T. Nutma, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, E. Rossetti, R. Saglia, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, S. Serrano, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stanco, P. Tallada-Crespí, A. N. Taylor, I. Tereno, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, L. Valenziano, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, J. Zoubian, V. Scottez

First, a convolutional neural network (CNN) detected streaks and their coordinates in full images, aiming to maximize the completeness (recall) of detections.

Cannot find the paper you are looking for? You can Submit a new open access paper.