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This paper describes the mapmaking procedure applied to Planck Low Frequency Instrument (LFI) data. The mapmaking step takes as input the calibrated timelines and pointing information. The main products are sky maps of I, Q, and U Stokes components. For the first time, we present polarization maps at LFI frequencies. The mapmaking algorithm is based on a destriping technique, which is enhanced with a noise prior. The Galactic region is masked to reduce errors arising from bandpass mismatch and high signal gradients. We apply horn-uniform radiometer weights to reduce the effects of beam-shape mismatch. The algorithm is the same as used for the 2013 release, apart from small changes in parameter settings. We validate the procedure through simulations. Special emphasis is put on the control of systematics, which is particularly important for accurate polarization analysis. We also produce low-resolution versions of the maps and corresponding noise covariance matrices. These serve as input in later analysis steps and parameter estimation. The noise covariance matrices are validated through noise Monte Carlo simulations. The residual noise in the map products is characterized through analysis of half-ring maps, noise covariance matrices, and simulations.
Ade, P., Aghanim, N., Ashdown, M., Aumont, J., Baccigalupi, C., Banday, A., et al. (2016). Planck 2015 results: VI. LFI mapmaking. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 594 [10.1051/0004-6361/201525813].
Planck 2015 results: VI. LFI mapmaking
Ade, P. A. R.;Aghanim, N.;Ashdown, M.;Aumont, J.;Baccigalupi, C.;Banday, A. J.;Barreiro, R. B.;Bartolo, N.;Battaner, E.;Benabed, K.;Benoît, A.;Benoit Lévy, A.;Bernard, J. P.;Bersanelli, M.;Bielewicz, P.;Bonaldi, A.;Bonavera, L.;Bond, J. R.;Borrill, J.;Bouchet, F. R.;Bucher, M.;Burigana, C.;Butler, R. C.;Calabrese, E.;Cardoso, J. F.;Catalano, A.;Chamballu, A.;Chary, R. R.;Christensen, P. R.;Colombi, S.;Colombo, L. P. L.;Crill, B. P.;Curto, A.;Cuttaia, F.;Danese, L.;Davies, R. D.;Davis, R. J.;DE BERNARDIS, Paolo;De Rosa, A.;De Zotti, G.;Delabrouille, J.;Dickinson, C.;Diego, J. M.;Dole, H.;Donzelli, S.;Doré, O.;Douspis, M.;Ducout, A.;Dupac, X.;Efstathiou, G.;Elsner, F.;Enßlin, T. A.;Eriksen, H. K.;Fergusson, J.;Finelli, F.;Forni, O.;Frailis, M.;Franceschi, E.;Frejsel, A.;Galeotta, S.;Galli, S.;Ganga, K.;Giard, M.;Giraud Héraud, Y.;Gjerløw, E.;González Nuevo, J.;Górski, K. M.;Gratton, S.;Gregorio, A.;Gruppuso, A.;Hansen, F. K.;Hanson, D.;Harrison, D. L.;Henrot Versillé, S.;Herranz, D.;Hildebrandt, S. R.;Hivon, E.;Hobson, M.;Holmes, W. A.;Hornstrup, A.;Hovest, W.;Huffenberger, K. M.;Hurier, G.;Jaffe, A. H.;Jaffe, T. R.;Juvela, M.;Keihänen, E;Keskitalo, R.;Kiiveri, K.;Kisner, T. S.;Knoche, J.;Kunz, M.;Kurki Suonio, H.;Lähteenmäki, A.;Lamarre, J. M.;Lasenby, A.;Lattanzi, M.;Lawrence, C. R.;Leahy, J. P.;Leonardi, R.;Lesgourgues, J.;Levrier, F.;Liguori, M.;Lilje, P. B.;Linden Vørnle, M.;Lindholm, V.;López Caniego, M.;Lubin, P. M.;Macías Pérez, J. F.;Maggio, G.;Maino, D.;Mandolesi, N.;Mangilli, A.;Martin, P. G.;Martínez González, E.;MASI, Silvia;Matarrese, S.;Mazzotta, P.;Mcgehee, P.;Meinhold, P. R.;MELCHIORRI, Alessandro;Mendes, L.;Mennella, A.;Migliaccio, M.;Mitra, S.;Montier, L.;Morgante, G.;Mortlock, D.;Moss, A.;Munshi, D.;Murphy, J. A.;Naselsky, P.;NATI, FEDERICO;Natoli, P.;Netterfield, C. B.;Nørgaard Nielsen, H. U.;Novikov, D.;Novikov, I.;Paci, F.;Pagano, L.;Paoletti, D.;Partridge, B.;Pasian, F.;Patanchon, G.;Pearson, T. J.;Perdereau, O.;Perotto, L.;Perrotta, F.;Pettorino, V.;Pierpaoli, E.;Pietrobon, D.;Pointecouteau, E.;Polenta, G.;Pratt, G. W.;Prézeau, G.;Prunet, S.;Puget, J. L.;Rachen, J. P.;Rebolo, R.;Reinecke, M.;Remazeilles, M.;Renzi, A.;Rocha, G.;Rosset, C.;Rossetti, M.;Roudier, G.;Rubiño Martín, J. A.;Rusholme, B.;Sandri, M.;Santos, D.;Savelainen, M.;Scott, D.;Seiffert, M. D.;Shellard, E. P. S.;Spencer, L. D.;Stolyarov, V.;Stompor, R.;Sutton, D.;Suur Uski, A. S.;Sygnet, J. F.;Tauber, J. A.;Terenzi, L.;Toffolatti, L.;Tomasi, M.;Tristram, M.;Tucci, M.;Tuovinen, J.;Valenziano, L.;Valiviita, J.;Van Tent, B.;Vassallo, T.;Vielva, P.;Villa, F.;Wade, L. A.;Wandelt, B. D.;Watson, R.;Wehus, I. K.;Yvon, D.;Zacchei, A.;Zonca, A.
2016
Abstract
This paper describes the mapmaking procedure applied to Planck Low Frequency Instrument (LFI) data. The mapmaking step takes as input the calibrated timelines and pointing information. The main products are sky maps of I, Q, and U Stokes components. For the first time, we present polarization maps at LFI frequencies. The mapmaking algorithm is based on a destriping technique, which is enhanced with a noise prior. The Galactic region is masked to reduce errors arising from bandpass mismatch and high signal gradients. We apply horn-uniform radiometer weights to reduce the effects of beam-shape mismatch. The algorithm is the same as used for the 2013 release, apart from small changes in parameter settings. We validate the procedure through simulations. Special emphasis is put on the control of systematics, which is particularly important for accurate polarization analysis. We also produce low-resolution versions of the maps and corresponding noise covariance matrices. These serve as input in later analysis steps and parameter estimation. The noise covariance matrices are validated through noise Monte Carlo simulations. The residual noise in the map products is characterized through analysis of half-ring maps, noise covariance matrices, and simulations.
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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 598/2018 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.