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Euclid: Early Release Observations. A combined strong and weak lensing solution for Abell 2390 beyond its virial radius

यह शोध पत्र गैलेक्सी क्लस्टर एबेल 2390 के लिए यूक्लिड अर्ली रिलीज़ ऑब्जर्वेशन के संयुक्त स्ट्रॉन्ग और वीक लेंसिंग विश्लेषण को प्रस्तुत करता है, जो आंतरिक क्षेत्र से लेकर विरियल रेडियस के परे तक इसके मास प्रोफाइल को सफलतापूर्वक सीमित करता है और $(1.48 \pm 0.29)\times10^{15}\, \Msun$ का एक विरियल द्रव्यमान प्राप्त करता है जो पिछले एक्स-रे और ग्राउंड-बेस्ड अध्ययनों के अनुरूप है।

मूल लेखक: J. M. Diego, G. Congedo, R. Gavazzi, T. Schrabback, H. Atek, B. Jain, J. R. Weaver, Y. Kang, W. G. Hartley, G. Mahler, N. Okabe, J. B. Golden-Marx, M. Meneghetti, J. M. Palencia, M. Kluge, R. LaureijsJ. M. Diego, G. Congedo, R. Gavazzi, T. Schrabback, H. Atek, B. Jain, J. R. Weaver, Y. Kang, W. G. Hartley, G. Mahler, N. Okabe, J. B. Golden-Marx, M. Meneghetti, J. M. Palencia, M. Kluge, R. Laureijs, T. Saifollahi, M. Schirmer, C. Stone, M. Jauzac, D. Scott, B. Altieri, A. Amara, S. Andreon, N. Auricchio, C. Baccigalupi, M. Baldi, S. Bardelli, P. Battaglia, A. Biviano, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, G. Cañas-Herrera, G. P. Candini, V. Capobianco, C. Carbone, V. F. Cardone, J. Carretero, S. Casas, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, K. C. Chambers, A. Cimatti, C. Colodro-Conde, C. J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, H. M. Courtois, M. Cropper, J. -C. Cuillandre, A. Da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, H. Dole, M. Douspis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, S. Escoffier, M. Farina, S. Farrens, F. Faustini, S. Ferriol, F. Finelli, P. Fosalba, N. Fourmanoit, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, K. George, B. Gillis, C. Giocoli, J. Gracia-Carpio, A. Grazian, F. Grupp, L. Guzzo, S. V. H. Haugan, J. Hoar, W. Holmes, I. M. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, K. Jahnke, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, M. Kilbinger, B. Kubik, K. Kuijken, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, A. M. C. Le Brun, D. Le Mignant, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, G. Mainetti, D. Maino, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R. J. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, E. Merlin, G. Meylan, J. J. Mohr, A. Mora, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, R. Nakajima, C. Neissner, R. C. Nichol, S. -M. Niemi, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, W. J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, R. Saglia, Z. Sakr, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, M. Seiffert, S. Serrano, P. Simon, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, A. N. Taylor, I. Tereno, N. Tessore, S. Toft, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, L. Valenziano, J. Valiviita, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, F. M. Zerbi, E. Zucca, M. Bolzonella, C. Burigana, L. Gabarra, J. Martín-Fleitas, S. Matthew, V. Scottez, M. Sereno, M. Viel

प्रकाशित 2026-02-04

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CC BY 4.0

मूल लेखक: J. M. Diego, G. Congedo, R. Gavazzi, T. Schrabback, H. Atek, B. Jain, J. R. Weaver, Y. Kang, W. G. Hartley, G. Mahler, N. Okabe, J. B. Golden-Marx, M. Meneghetti, J. M. Palencia, M. Kluge, R. Laureijs, T. Saifollahi, M. Schirmer, C. Stone, M. Jauzac, D. Scott, B. Altieri, A. Amara, S. Andreon, N. Auricchio, C. Baccigalupi, M. Baldi, S. Bardelli, P. Battaglia, A. Biviano, E. Branchini, M. Brescia, J. Brinchmann, S. Camera, G. Cañas-Herrera, G. P. Candini, V. Capobianco, C. Carbone, V. F. Cardone, J. Carretero, S. Casas, M. Castellano, G. Castignani, S. Cavuoti, K. C. Chambers, A. Cimatti, C. Colodro-Conde, C. J. Conselice, L. Conversi, Y. Copin, F. Courbin, H. M. Courtois, M. Cropper, J. -C. Cuillandre, A. Da Silva, H. Degaudenzi, G. De Lucia, H. Dole, M. Douspis, F. Dubath, X. Dupac, S. Dusini, S. Escoffier, M. Farina, S. Farrens, F. Faustini, S. Ferriol, F. Finelli, P. Fosalba, N. Fourmanoit, M. Frailis, E. Franceschi, M. Fumana, S. Galeotta, K. George, B. Gillis, C. Giocoli, J. Gracia-Carpio, A. Grazian, F. Grupp, L. Guzzo, S. V. H. Haugan, J. Hoar, W. Holmes, I. M. Hook, F. Hormuth, A. Hornstrup, P. Hudelot, K. Jahnke, M. Jhabvala, B. Joachimi, E. Keihänen, S. Kermiche, M. Kilbinger, B. Kubik, K. Kuijken, M. Kümmel, M. Kunz, H. Kurki-Suonio, A. M. C. Le Brun, D. Le Mignant, S. Ligori, P. B. Lilje, V. Lindholm, I. Lloro, G. Mainetti, D. Maino, E. Maiorano, O. Mansutti, O. Marggraf, M. Martinelli, N. Martinet, F. Marulli, R. J. Massey, E. Medinaceli, S. Mei, M. Melchior, Y. Mellier, E. Merlin, G. Meylan, J. J. Mohr, A. Mora, M. Moresco, L. Moscardini, E. Munari, R. Nakajima, C. Neissner, R. C. Nichol, S. -M. Niemi, C. Padilla, S. Paltani, F. Pasian, K. Pedersen, W. J. Percival, V. Pettorino, S. Pires, G. Polenta, M. Poncet, L. A. Popa, L. Pozzetti, F. Raison, A. Renzi, J. Rhodes, G. Riccio, E. Romelli, M. Roncarelli, R. Saglia, Z. Sakr, D. Sapone, B. Sartoris, P. Schneider, A. Secroun, G. Seidel, M. Seiffert, S. Serrano, P. Simon, C. Sirignano, G. Sirri, L. Stanco, J. Steinwagner, P. Tallada-Crespí, A. N. Taylor, I. Tereno, N. Tessore, S. Toft, R. Toledo-Moreo, F. Torradeflot, I. Tutusaus, L. Valenziano, J. Valiviita, T. Vassallo, G. Verdoes Kleijn, A. Veropalumbo, Y. Wang, J. Weller, G. Zamorani, F. M. Zerbi, E. Zucca, M. Bolzonella, C. Burigana, L. Gabarra, J. Martín-Fleitas, S. Matthew, V. Scottez, M. Sereno, M. Viel

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

एक बड़ी तस्वीर: एक अदृश्य विशालकाय का वजन करना

कल्पना कीजिए कि आप एक अंधेरे कमरे में एक विशाल, अदृश्य हाथी के साथ खड़े हैं। आप हाथी को देख नहीं सकते, लेकिन आप जानते हैं कि वह वहाँ है क्योंकि उसके वजन से फर्श के तख्ते झुक रहे हैं। यदि आप कमरे में एक रबर की गेंद फेंकते हैं, तो गेंद सीधी रेखा में नहीं चलेगी; वह हाथी के चारों ओर मुड़ जाएगी। यह देखकर कि गेंद कैसे मुड़ रही है, आप पता लगा सकते हैं कि हाथी कितना भारी है और वह कहाँ बैठा है।

इस शोध पत्र में, वैज्ञानिक बिल्कुल यही कर रहे हैं, लेकिन ब्रह्मांडीय स्तर पर।

हाथी: गैलेक्सी क्लस्टर्स का एक विशाल समूह जिसे Abell 2390 कहा जाता है। यह इतना भारी है कि इसमें लगभग 1.5 क्वाड्रिलियन (1.5 पद्म) सूर्यों का द्रव्यमान समाहित है।
रबर की गेंदें: दूर स्थित पृष्ठभूमि की गैलेक्सियाँ (background galaxies)।
मुड़ना: एक घटना जिसे ग्रेविटेशनल लेंसिंग (gravitational lensing) कहा जाता है। क्लस्टर का गुरुत्वाकर्षण पृष्ठभूमि की गैलेक्सियों के प्रकाश को मोड़ देता है, जिससे उनके आकार विकृत हो जाते हैं।

इस शोध का लक्ष्य इन विकृत आकारों का उपयोग करके गैलेक्सी क्लस्टर का एक सटीक "वेट मैप" (वजन मानचित्र) बनाना है, जो इसके बिल्कुल केंद्र से लेकर इसके किनारों तक फैला हुआ है।

नया उपकरण: यूक्लिड की "सुपर-आंख"

लंबे समय से, खगोलविदों के पास इन क्लस्टर्स को देखने के दो तरीके थे, लेकिन दोनों में कमियां थीं:

"वाइड-एंगल" दृश्य (वीक लेंसिंग - Weak Lensing): यह गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र के सामान्य आकार को देखने के लिए पूरे क्लस्टर को देखता है। हालाँकि, पृथ्वी पर स्थित दूरबीनों (जैसे ज़मीनी टेलीस्कोप) का दृश्य वायुमंडल के कारण अक्सर धुंधला होता है, जिससे पृष्ठभूमि की गैलेक्सियों के सूक्ष्म विरूपण को देखना कठिन हो जाता है।
"ज़ूम-इन" दृश्य (स्ट्रॉन्ग लेंसिंग - Strong Lensing): यह क्लस्टर के बिल्कुल केंद्र को देखता है जहाँ गुरुत्वाकर्षण इतना शक्तिशाली होता है कि वह प्रकाश के चमकीले, खिंचे हुए चाप (arcs) बनाता है। यह बीच के हिस्से में बहुत विस्तार देता है लेकिन बाहरी किनारों के बारे में बहुत कुछ नहीं बताता।

यूक्लिड (Euclid) का आगमन: यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी का नया अंतरिक्ष टेलीस्कोप।
यूक्लिड को एक ऐसे कैमरे के रूप में सोचें जिसमें एक विशाल वाइड-एंगल लेंस और अविश्वसनीय स्पष्टता दोनों हैं। क्योंकि यह अंतरिक्ष में है, इसलिए यहाँ चित्र को धुंधला करने वाला कोई वायुमंडल नहीं है। यह दूर स्थित धुंधली गैलेक्सियों को देख सकता है और उनके आकार को अत्यधिक सटीकता के साथ माप सकता है।

प्रयोग: दृश्यों का संयोजन

शोधकर्ताओं ने एक विशिष्ट क्लस्टर, Abell 2390, लिया और दो प्रकार के डेटा को मिलाया:

यूक्लिड से नया डेटा: उन्होंने नए टेलीस्कोप का उपयोग क्लस्टर के मुख्य शरीर से बहुत आगे तक, "कमजोर" विरूपण (प्रकाश का हल्का मुड़ना) को मैप करने के लिए किया।
हबल से पुराना डेटा: उन्होंने हबल स्पेस टेलीस्कोप से मौजूदा, उच्च-गुणवत्ता वाले "स्ट्रॉन्ग" लेंसिंग डेटा (केंद्र में चमकीले चाप) का उपयोग किया।

उन्होंने इस दोनों डेटा सेट को WSLAP+ नामक एक कंप्यूटर प्रोग्राम में डाला। आप इस प्रोग्राम को एक परिष्कृत पहेली सुलझाने वाले (puzzle solver) के रूप में समझ सकते हैं। यह अदृश्य "द्रव्यमान ब्लॉकों" (जो डार्क मैटर का प्रतिनिधित्व करते हैं) को तब तक व्यवस्थित करने की कोशिश करता है जब तक कि जिस तरह से वे प्रकाश को मोड़ते हैं, वह टेलीस्कोप द्वारा देखे गए दृश्य से बिल्कुल मेल न खा जाए।

उन्होंने क्या पाया

"वाइड व्यू" और "ज़ूम व्यू" को मिलाकर, उन्होंने क्लस्टर के द्रव्यमान का एक पूर्ण 3D मॉडल बनाया। उनकी मुख्य खोजें यहाँ दी गई हैं:

वजन और आकार: उन्होंने गणना की कि क्लस्टर का "विरियल मास" (गैलेक्सी क्लस्टर्स को तौलने का एक मानक तरीका) लगभग 1.48 क्वाड्रिलियन सूर्य है और इसकी त्रिज्या लगभग 2 मिलियन प्रकाश वर्ष है।
एक शांत विशालकाय: क्लस्टर बहुत चिकना और शांत दिखता है। इसका गुरुत्वाकर्षण मानचित्र क्लस्टर के भीतर मौजूद गैस के एक्स-रे हीट मैप के साथ पूरी तरह से मेल खाता है। यह सुझाव देता है कि क्लस्टर "रिलैक्स्ड" (शांत) है, जिसका अर्थ है कि यह वर्तमान में किसी अन्य क्लस्टर के साथ किसी हिंसक टक्कर के बीच में नहीं है। यह एक शांत हाथी की तरह स्थिर बैठा है।
आकार: क्लस्टर थोड़ा खिंचा हुआ है, जैसे कि एक रग्बी बॉल, न कि एक पूर्ण गोला।
निरंतरता: उनके नए, हाई-टेक माप एक्स-रे टेलीस्कोप और ज़मीनी टेलीस्कोपों द्वारा किए गए पुराने अनुमानों के साथ बहुत अच्छी तरह मेल खाते हैं। यह पुष्टि करता है कि उनकी नई विधि काम करती है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

यह शोध पत्र भविष्य के लिए एक "ड्रेस रिहर्सल" है। Abell 2390 में से कई में से केवल एक है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपने अभी एक नए, हाई-टेक तराजू का उपयोग करके एक सेब को पूरी तरह से तौलना सीख लिया है। अब आप जानते हैं कि आप उसी तराजू का उपयोग करके हजारों अन्य सेबों को जल्दी और सटीकता से तौल सकते हैं।
भविष्य: यूक्लिड पूरे आकाश का मानचित्र बनाने जा रहा है। इसका मतलब है कि खगोलविद जल्द ही इसी स्तर की सटीकता के साथ सैकड़ों अन्य गैलेक्सी क्लस्टर्स का वजन करने में सक्षम होंगे, जिससे हमें यह समझने में मदद मिलेगी कि ब्रह्मांड कैसे बना है और वहां कितना "डार्क मैटर" (अदृश्य वजन) मौजूद है।

सारांश

संक्षेप में, लेखकों ने नए यूक्लिड टेलीस्कोप की तीक्ष्ण और विस्तृत दृष्टि का उपयोग करके एक विशाल गैलेक्सी क्लस्टर को अंदर से बाहर तक तौला। इस डेटा को पुराने डेटा के साथ जोड़कर, उन्होंने सिद्ध किया कि क्लस्टर विशाल, शांत और थोड़े खिंचे हुए गेंद के आकार का है। यह सफलता दर्शाती है कि यूक्लिड हमारे ब्रह्मांड की अदृश्य संरचनाओं को तौलने के लिए परम उपकरण बनने के लिए तैयार है।

तकनीकी सारांश: एबेल 2390 के यूक्लिड अर्ली रिलीज़ ऑब्जर्वेशन (Euclid Early Release Observations)

समस्या और संदर्भ
गैलेक्सी क्लस्टर्स शक्तिशाली गुरुत्वाकर्षण लेंस (gravitational lenses) के रूप में कार्य करते हैं, जो उनके सघन कोर से लेकर उनके विरियल रेडियस (virial radii) के क्षेत्रों से भी परे तक कुल द्रव्यमान वितरण को मापने की अनुमति देते हैं। जबकि स्ट्रॉन्ग लेंसिंग (SL) आंतरिक क्षेत्रों में द्रव्यमान के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले प्रतिबंध प्रदान करती है, यह मास-शीट डिजनरेसी (mass-sheet degeneracy) और सीमित स्थानिक कवरेज द्वारा बाधित होती है। इसके विपरीत, वीक लेंसिंग (WL) बड़े रेडियस तक विस्तृत होती है, लेकिन ग्राउंड-बेस्ड अवलोकनों में कम सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात और वायुमंडलीय सीइंग (atmospheric seeing) की सीमाओं से प्रभावित होती है। चुनौती इन डेटासेट्स को एक एकीकृत, उच्च-फिडेलिटी मास मॉडल बनाने के लिए संयोजित करने में निहित है जो पूरे क्लस्टर को कवर करे, केंद्रीय ब्राइटेस्ट क्लस्टर गैलेक्सी (BCG) से लेकर बाहरी क्षेत्रों तक। यह शोध यूक्लिड मिशन के अर्ली रिलीज़ ऑब्जर्वेशन (ERO) के डेटा का उपयोग करके गैलेक्सी क्लस्टर के पहले संयुक्त स्ट्रॉन्ग और वीक लेंसिंग विश्लेषण को प्रस्तुत करके इस समस्या का समाधान करता है।

कार्यप्रणाली (Methodology)
यह अध्ययन गैलेक्सी क्लस्टर एबेल 2390 ( $z = 0.228$ ) पर केंद्रित है। विश्लेषण दो विशिष्ट डेटासेट्स को एकीकृत करता है:

वीक लेंसिंग डेटा: यूक्लिड ERO VIS इमेजिंग से प्राप्त, जो $0.5 \text{ deg}^2$ का फील्ड ऑफ व्यू और $0.13''$ का कोणीय रिज़ॉल्यूशन तथा प्रति पिक्सेल $0.1''$ का सैंपलिंग प्रदान करता है। लेखकों ने फोरग्राउंड और क्लस्टर सदस्य गैलेक्सीज़ को हटाकर बैकग्राउंड गैलेक्सीज़ का एक "क्लीन" कैटलॉग बनाया। फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट का अनुमान यूक्लिड डेटा और सुबारू/सुप्राइम-कैम (Subaru/Suprime-Cam) एवं CFHT से प्राप्त पूरक ग्राउंड-बेस्ड फोटोमेट्री के संयोजन का उपयोग करके लगाया गया। अंतिम शियर (shear) कैटलॉग बनाने के लिए तीन स्वतंत्र शेप मेजरमेंट एल्गोरिदम (SE++, KSB+, और LensMC) को मर्ज किया गया।
स्ट्रॉन्ग लेंसिंग डेटा: अध्ययन हबल स्पेस टेलीस्कोप (HST) अवलोकनों (रिचर्ड एट अल. 2008, 2021) से प्राप्त पूर्व-मौजूदा स्पेक्ट्रोस्कोपिक बाधाओं का उपयोग करता है, जिसमें $z \approx 0.53$ से $z \approx 4.88$ तक के रेडशिफ्ट वाली मल्टीपली इमेजेड सिस्टम शामिल हैं।

मास रिकन्स्ट्रक्शन को एक हाइब्रिड लेंसिंग कोड, WSLAP+ का उपयोग करके किया गया था। यह विधि विफ्लेक्शन फील्ड (deflection field) को 2D गॉसियन फंक्शन के सुपरपोजिशन (एक फ्री-फॉर्म दृष्टिकोण) में विभाजित करती है और इसमें प्रमुख सदस्य गैलेक्सीज़ के लिए एक पैरामेट्रिक घटक शामिल है। सदस्य गैलेक्सीज़ एक रेगुलाइजेशन फैक्टर के रूप में कार्य करती हैं, जो समाधान को स्थिर करती हैं और स्प्यूरियस (spurious) संरचनाओं को रोकती हैं। एल्गोरिदम भौतिक बाधाओं (धनात्मक द्रव्यमान) के अधीन एक रेसिडुअल फंक्शन को मिनिमाइज़ करके SL बाधाओं (मल्टीपल इमेज की स्थिति) और WL बाधाओं (बिन किए गए शियर माप) को एक साथ फिट करता है। ग्रिड रिज़ॉल्यूशन एडेप्टिव (adaptive) था, जिसमें SL डेटा द्वारा नियंत्रित केंद्रीय क्षेत्र में उच्च घनत्व रखा गया था।

मुख्य परिणाम

मास प्रोफाइल: संयुक्त SL+WL विश्लेषण ने एक विस्तृत रेडियल रेंज ( $30 \text{ kpc} < r < 2000 \text{ kpc}$ ) पर डेंसिटी प्रोफाइल को सफलतापूर्वक बाधित किया। प्रोफाइल एक नवारो-फ्रेनक-व्हाइट (NFW) मॉडल द्वारा अच्छी तरह से वर्णित है, जिसमें कंसंट्रेशन पैरामीटर $c = 6.5$ और स्केल रेडियस $r_s = 230 \text{ kpc}$ है।
विरियल मास और रेडियस: प्राप्त विरियल मास $M_{200} = (1.48 \pm 0.29) \times 10^{15} M_\odot$ है, और विरियल रेडियस $r_{200} = (2.05 \pm 0.13) \text{ Mpc}$ है।
कंसिस्टेंसी चेक (Consistency Checks):
- प्राप्त मास प्रोफाइल पिछले X-रे परिणामों (एलन एट अल. 2001) के साथ उत्कृष्ट सहमति दिखाता है, जिन्होंने हाइड्रोस्टेटिक इक्विलिब्रियम (hydrostatic equilibrium) माना था, जो अप्रत्यक्ष रूप से पुष्टि करता है कि क्लस्टर लगभग एक रिलैक्स्ड अवस्था में है।
- परिणाम ग्राउंड-बेस्ड डेटा (सुबारू/CFHT) पर आधारित पिछले वीक लेंसिंग अध्ययनों और शुरुआती स्ट्रॉन्ग लेंसिंग-ओनली मॉडल्स के अनुरूप हैं।
- मास अनुमान उसी यूक्लिड डेटा से प्राप्त WL-ओनली परिणामों के साथ संरेखित है (श्राबैक एट अल. 2025)।
आकारिकी (Morphology): 2D मास मैप नॉर्थवेस्ट-साउथईस्ट (NW-SE) दिशा में एक दीर्घता (elongation) प्रकट करता है, जो X-रे उत्सर्जित प्लाज्मा और इंट्राक्लस्टर लाइट के वितरण के अनुरूप है। स्मूथ मास डिस्ट्रीब्यूशन में महत्वपूर्ण सेकेंडरी पीक्स की अनुपस्थिति रिलैक्स्ड डायनेमिकल स्टेट के निष्कर्ष का समर्थन करती है।
अनिश्चितताएं: लेखक नोट करते हैं कि बड़े रेडियस पर अनिश्चितताएं आंशिक रूप से मास-शीट डिजनरेसी और पूर्ण फील्ड ऑफ व्यू के सापेक्ष ERO अवलोकनों के सीमित क्षेत्र द्वारा संचालित हैं, साथ ही क्लीन कैटलॉग के लिए फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट पर निर्भरता भी एक कारक है।

महत्व और दावे
यह शोध दावा करता है कि एबेल 2390 पहला उदाहरण है जहाँ यूक्लिड डेटा को विरियल रेडियस तक और उससे परे क्लस्टर मास को बाधित करने के लिए पूरक स्ट्रॉन्ग लेंसिंग डेटा के साथ सफलतापूर्वक जोड़ा गया है। लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि यूक्लिड का अनूठा वाइड फील्ड ऑफ व्यू, उच्च कोणीय रिज़ॉल्यूशन और गहराई, $I_E \approx 27$ मैग् तक बैकग्राउंड गैलेक्सीज़ का पता लगाने की अनुमति देती है। यह क्षमता HST या JWST जैसी सुविधाओं से मौजूदा स्ट्रॉन्ग लेंसिंग डेटा वाले सैकड़ों अन्य क्लस्टर्स के लिए समान गुणवत्ता वाले मास मॉडल बनाने में सक्षम बनाती है। यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि यूक्लिड का WL डेटा प्रभावी रूप से मौजूदा SL बाधाओं की पूरक कर सकता है, जो ग्राउंड-बेस्ड WL की वायुमंडलीय सीइंग की सीमाओं और स्पेस-बेस्ड SL-ओनली अध्ययनों के छोटे फील्ड ऑफ व्यू की बाधाओं को दूर करता है। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि वर्तमान परिणाम विशिष्ट ERO फुटप्रिंट और क्षेत्र के लिए यूक्लिड स्पेक्ट्रोस्कोपिक रेडशिफ्ट की कमी से सीमित हैं, भविष्य के पूर्ण-सर्वेक्षण डेटा फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट अनुमानों में काफी सुधार करेंगे और मास-शीट डिजनरेसी को कम करेंगे, जिससे क्लस्टर आबादी के लिए मास माप और अधिक सटीक हो जाएगा।