In this paper, we describe a procedure for modelling strong lensing galaxy clusters with parametric methods, and to rank models quantitatively using the Bayesian evidence. We use a publicly available Markov chain Monte-Carlo (MCMC) sampler ('bayesys'), allowing us to avoid local minima in the likelihood functions. To illustrate the power of the MCMC technique, we simulate three clusters of galaxies, each composed of a cluster-scale halo and a set of perturbing galaxy-scale subhalos. We ray-trace three light beams through each model to produce a catalogue of multiple images, and then use the MCMC sampler to recover the model parameters in the three different lensing configurations. We find that, for typical Hubble Space Telescope (HST)-quality imaging data, the total mass in the Einstein radius is recovered with ∼1–5% error according to the considered lensing configuration. However, we find that the mass of the galaxies is strongly degenerated with the cluster mass when no multiple images appear in the cluster centre. The mass of the galaxies is generally recovered with a 20% error, largely due to the poorly constrained cut-off radius. Finally, we describe how to rank models quantitatively using the Bayesian evidence. We confirm the ability of strong lensing to constrain the mass profile in the central region of galaxy clusters in this way. Ultimately, such a method applied to strong lensing clusters with a very large number of multiple images may provide unique geometrical constraints on cosmology. The implementation of the MCMC sampler used in this paper has been done within the framework of the lenstool software package, which is publicly availablewww.oamp.fr/cosmology/lenstool..

The Extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) will conduct novel cosmological observations using the BOSS spectrograph at Apache Point Observatory. Observations will be simultaneous with the Time Domain Spectroscopic Survey (TDSS) designed for variability studies and the Spectroscopic Identification of eROSITA Sources (SPIDERS) program designed for studies of X-ray sources. eBOSS will use four different tracers to measure the distance-redshift relation with baryon acoustic oscillations (BAO). Using more than 250,000 new, spectroscopically confirmed luminous red galaxies at a median redshift z=0.72, we project that eBOSS will yield measurements of $d_A(z)$ to an accuracy of 1.2% and measurements of H(z) to 2.1% when combined with the z>0.6 sample of BOSS galaxies. With ~195,000 new emission line galaxy redshifts, we expect BAO measurements of $d_A(z)$ to an accuracy of 3.1% and H(z) to 4.7% at an effective redshift of z= 0.87. A sample of more than 500,000 spectroscopically-confirmed quasars will provide the first BAO distance measurements over the redshift range 0.92.1; these new data will enhance the precision of $d_A(z)$ and H(z) by a factor of 1.44 relative to BOSS. Furthermore, eBOSS will provide improved tests of General Relativity on cosmological scales through redshift-space distortion measurements, improved tests for non-Gaussianity in the primordial density field, and new constraints on the summed mass of all neutrino species. Here, we provide an overview of the cosmological goals, spectroscopic target sample, demonstration of spectral quality from early data, and projected cosmological constraints from eBOSS.

Extending over three Hubble Space Telescope (HST) cycles, the Hubble Frontier Fields (HFF) initiative constitutes the largest commitment ever of HST time to the exploration of the distant Universe via gravitational lensing by massive galaxy clusters. We here present models of the mass distribution in the six HFF cluster lenses, derived from a joint strong- and weak-lensing analysis anchored by a total of 88 multiple-image systems identified in existing HST data. The resulting maps of the projected mass distribution and of the gravitational magnification effectively calibrate the HFF clusters as gravitational telescopes. Allowing the computation of search areas in the source plane, these maps are provided to the community to facilitate the exploitation of forthcoming HFF data for quantitative studies of the gravitationally lensed population of background galaxies. Our models of the gravitational magnification afforded by the HFF clusters allow us to quantify the lensing-induced boost in sensitivity over blank-field observations and predict that galaxies at $z>10$ and as faint as m(AB)=32 will be detectable, up to 2 magnitudes fainter than the limit of the Hubble Ultra Deep Field.

Gravitational lensing by clusters of galaxies offers a powerful probe of their structure and mass distribution. Deriving a lens magnification map for a galaxy cluster is a classic inversion problem and many methods have been developed over the past two decades to solve it. Several research groups have developed techniques independently to map the predominantly dark matter distribution in cluster lenses. While these methods have all provided remarkably high precision mass maps, particularly with exquisite imaging data from the Hubble Space Telescope (HST), the reconstructions themselves have never been directly compared. In this paper, we report the results of comparing various independent lens modeling techniques employed by individual research groups in the community. Here we present for the first time a detailed and robust comparison of methodologies for fidelity, accuracy and precision. For this collaborative exercise, the lens modeling community was provided simulated cluster images -- of two clusters Ares and Hera -- that mimic the depth and resolution of the ongoing HST Frontier Fields. The results of the submitted reconstructions with the un-blinded true mass profile of these two clusters are presented here. Parametric, free-form and hybrid techniques have been deployed by the participating groups and we detail the strengths and trade-offs in accuracy and systematics that arise for each methodology. We note in conclusion that lensing reconstruction methods produce reliable mass distributions that enable the use of clusters as extremely valuable astrophysical laboratories and cosmological probes.

We present the full public data release (PDR-2) of the VIMOS Public Extragalactic Redshift Survey (VIPERS), performed at the ESO VLT. We release redshifts, spectra, CFHTLS magnitudes and ancillary information (as masks and weights) for a complete sample of 86 775 galaxies (plus 4732 other objects, including stars and serendipitous galaxies); we also include their full photometrically-selected parent catalogue. The sample is magnitude limited to i AB ≤ 22.5, with an additional colour-colour pre-selection devised as to exclude galaxies at z < 0.5. This practically doubles the effective sampling of the VIMOS spectrograph over the range 0.5 < z < 1.2 (reaching 47% on average), yielding a final median local galaxy density close to 5 × 10 -3 h 3 Mpc -3 . The total area spanned by the final data set is ≃ 23.5 deg 2 , corresponding to 288 VIMOS fields with marginal overlaps, split over two regions within the CFHTLS-Wide W1 and W4 equatorial fields (at RA ≃ 2 and ≃ 22 h, respectively). Spectra were observed at a resolution R = 220, covering a wavelength range 5500−9500 Å. Data reduction and redshift measurements were performed through a fully automated pipeline; all redshift determinations were then visually validated and assigned a quality flag. Measurements with a quality flag ≥ 2 are shown to have a confidence level of 96% or larger and make up 88% of all measured galaxy redshifts (76 552 out of 86 775), constituting the VIPERS prime catalogue for statistical investigations. For this sample the rms redshift error, estimated using repeated measurements of about 3000 galaxies, is found to be σ z = 0.00054(1 + z ). All data are available at http://vipers.inaf.it and on the ESO Archive.

In the era of large-scale astronomical surveys, the fast modeling of strong lens systems has become increasingly vital. While significant progress has been made for galaxy-scale lenses, the development of automated methods for modeling larger systems, such as groups and clusters, is not as extensive. Our study aims to extend the capabilities of the GIGA-Lens code, enhancing its efficiency in modeling multi-galaxy strong lens systems. We focus on demonstrating the potential of GPU-accelerated Bayesian inference in handling complex lensing scenarios with a high number of free parameters. We employed an improved inference approach that combines image position and pixelated data with an annealing sampling technique to obtain the posterior distribution of complex models. This method allowed us to overcome the challenges of limited prior information, a high number of parameters, and memory usage. We validated our process through the analysis of the compact group lens system DES J0248-3955 and we present the relevant VLT/X-shooter spectra. We measured a redshift of z = 0.69 ± 0.04 for the group, and z = 1.2722 ± 0.0005 for one of the extended arcs. Our enhanced method successfully constrained a lens model with 29 free parameters and lax priors in a remarkably short time. The mass of the lens is well described by a single dark-matter halo with a velocity dispersion of σ_v = (690 ± 30) , km . The model predicts the presence of a second source at the same redshift and a third source at approximately z ∼ 2.7. Our study demonstrates the effectiveness of our lens modeling technique for dealing with a complex system in a short time using ground-based data. This presents a considerable prospect within the context of large surveys, such as LSST, in the future.

In the cold dark matter (CDM) paradigm, an association between the hypothetic dark matter (DM) and its stellar counterpart is expected. However, parametric strong-lensing studies of galaxy clusters often display misleading features: DM components on the group or cluster scale without any stellar counterpart, offsets between the two components that are larger than what might be allowed by CDM or self-interacting DM models, or significant unexplained external shear components. This is the case in the galaxy cluster Abell 370, whose mass distribution has been the subject of several studies that were motivated by a wealth of data. The cluster was described parametrically with strong-lensing techniques by a model with four dark matter clumps and galaxy-scale perturbers, and with a significant external shear component, whose physical origin remains a challenge. The dark matter distribution features a mass clump without a stellar counterpart and a significant offset between one of the dark matter clumps and its associated stellar counterpart. This paper is based on BUFFALO data, and we begin by revisiting this mass model. Sampling this complex parameter space with Markov chain Monte Carlo (MCMC) techniques, we find a solution that does not require any external shear and provides a slightly better root mean square (RMS) than previous models (0.7″ compared to 0.9″). Investigating this new solution further, in particular, by varying the parameters that lead the MCMC sampler, we present a class of models that can accurately reproduce the strong-lensing data, but whose parameters for the dark matter component are poorly constrained. This limits any insights into its properties. We then developed a model in which each large-scale dark matter component must be associated with a stellar counterpart. This model with three dark matter clumps cannot reproduce the observational constraints with an RMS smaller than 2.3″, and the parameters describing this dark matter component remain poorly constrained. Examining the total projected mass maps, we find a good agreement between the total mass and the stellar distribution, which are both bimodal to first order. We interpret the misleading features of the mass model with four dark matter clumps and the failure of the mass model with three dark matter clumps as being symptomatic of the lacking realism of a parametric description of the dark matter distribution in such a complex merging cluster. We encourage caution and attention on the outputs of parametric strong-lensing modelling. We briefly discuss the implications of our results for using Abell 370 as a gravitational telescope. With the class of models that reproduce the strong- lensing data, we computed the magnifications for background Ly α emitters, and we present the critical curves obtained for the redshift of the Dragon arc, whose recent observations with the James Webb Space Telescope prompted interest. Finally, in light of our results, we discuss the strategy of choosing merging (multi-modal) clusters as gravitational telescopes compared to simple (unimodal) clusters.

Abstract In this work, we present a study of the void lensing signal or the excess surface mass density (ESMD) around cosmic voids. First, we propose a new void-finder algorithm that is designed to capture the ESMD around voids. We compare our algorithm applied to projected slices with the ZOBOV void finder and find significantly deeper weak-lensing profiles for voids defined by our algorithm in the context of a realistic galaxy mock. Then we test the consistency between the measurements of the ESMD as measured through the shear of background galaxies and directly calculated through the dark matter density profiles of the same voids. We found inconsistencies for voids with diameter ≥ 100 h -1 Mpc along the line-of-sight, but the consistency holds for smaller voids, meaning that we are indeed probing the underlying dark matter field by measuring the shear around these voids. Moreover, we show that voids found in the projected slices, which are highly sensitive to lensing, are correlated to 3D voids exhibiting intrinsic alignments between them.