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4MOST Cosmology Redshift Survey (CRS): Clustering Properties of CRS Bright Galaxy and Luminous Red Galaxy Target Catalogues

यह शोध पत्र 4MOST कॉस्मोलॉजी रेडशिफ्ट सर्वे के ब्राइट गैलेक्सी और ल्यूमिनस रेड गैलेक्सी कैटलॉग के लिए लक्ष्य चयन, फोटोमेट्री, मास्किंग रणनीतियों और रेडशिफ्ट वितरण को यह प्रदर्शित करके मान्य करता है कि उनके कोणीय क्लस्टरिंग गुण सुदृढ़, सर्वेक्षण की गहराइयों और गोलार्द्धों में समान, और स्वतंत्र स्पेक्ट्रोस्कोपिक एवं फोटोमेट्रिक डेटा के साथ सुसंगत हैं, जिससे बड़े पैमाने की संरचनाओं के सटीक विश्लेषण के लिए उनकी उपयुक्तता की पुष्टि होती है।

मूल लेखक: Behnood Bandi, Antoine Rocher, Aurélien Verdier, Jon Loveday, Zhuo Chen, Johan Richard, Jean-Paul Kneib, Tom Shanks, Michael J. I. Brown

प्रकाशित 2026-03-03

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Behnood Bandi, Antoine Rocher, Aurélien Verdier, Jon Loveday, Zhuo Chen, Johan Richard, Jean-Paul Kneib, Tom Shanks, Michael J. I. Brown

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

कल्पना कीजिए कि ब्रह्मांड तारों और आकाशगंगाओं से बना एक विशाल, तीन-आयामी (three-dimensional) शहर है। खगोलशास्त्री इस शहर का एक सटीक नक्शा बनाना चाहते हैं ताकि यह समझ सकें कि इसे कैसे बनाया गया था, यह कैसे बढ़ रहा है, और कौन से अदृश्य बल (जैसे डार्क एनर्जी) इसे दूर धकेल रहे हैं।

इसे करने के लिए, उन्हें एक विशाल सर्वेक्षण की आवश्यकता है जिसे 4MOST CRS कहा जाता है। 4MOST को एक टेलीस्कोप पर लगे एक सुपर-पावर्ड कैमरे के रूप में सोचें जो एक साथ 5.4 मिलियन आकाशगंगाओं की "आईडी फोटो" (स्पेक्ट्रा) ले सकता है। लेकिन इससे पहले कि कैमरा ये फोटो ले सके, उन्हें एक अतिथि सूची (guest list) की आवश्यकता होती है। उन्हें ठीक से जानना होगा कि पार्टी में किन आकाशगंगाओं को आमंत्रित किया जाना है।

यह पेपर पूरी तरह से उस अतिथि सूची की जाँच करने के बारे में है। लेखक पूछ रहे हैं: "क्या हमारी अतिथियों की सूची (ब्राइट गैलेक्सीज़ और ल्यूमिनस रेड गैलेक्सीज़) सटीक है? क्या हम गलती से स्ट्रीटलाइट्स (सितारों) को आमंत्रित कर रहे हैं या महत्वपूर्ण अतिथियों को बाहर छोड़ रहे हैं? और क्या यह सूची पूरे आकाश में एक समान है, चाहे हम आकाश के किसी भी हिस्से को देख रहे हों?"

यहाँ उनके कार्य का सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके विवरण दिया गया है:

1. अतिथि सूची (टारगेट सिलेक्शन)

खगोलशास्त्री दो प्रकार के "अतिथियों" की तलाश कर रहे हैं:

ब्राइट गैलेक्सीज़ (BG): पास के शोर मचाने वाले, ऊर्जावान पार्टी-गोअर्स।
ल्यूमिनस रेड गैलेक्सीज़ (LRG): दूर स्थित, पुराने, लाल और भारी-भरकम अतिथि।

उन्होंने एक पिछले सर्वेक्षण (लेगेसी सर्वे) के चित्रों का उपयोग करके यह सूची बनाई है। लेकिन, एक पार्टी प्लानर की तरह, उन्हें बाधाओं की चिंता करनी पड़ी।

समस्या: कभी-कभी, एक चमकता हुआ स्ट्रीटलैंप (पास का तारा) या कैमरे के लेंस पर लगा एक धब्बा (artifact) एक आकाशगंगा जैसा दिख सकता है। यदि वे इन्हें नहीं हटाते हैं, तो नक्शा बिगड़ जाएगा।
समाधान: उन्होंने "वीटो मास्क" (Veto Masks) बनाए। कल्पना करें कि आप हर स्ट्रीटलैंप के चारों ओर एक घेरा बना रहे हैं और कह रहे हैं, "इस घेरे के अंदर कोई आकाशगंगा नहीं आ सकती।" उन्होंने इन घेरों के विभिन्न आकारों का परीक्षण किया ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे गलती से वास्तविक अतिथियों को बाहर नहीं निकाल रहे हैं जबकि नकली लोगों को बाहर रख रहे हैं।
- परिणाम: उन्हें घेरों का आदर्श आकार मिल गया। यह 'गोल्डिलॉक्स ज़ोन' (Goldilocks zone) खोजने जैसा है: न बहुत बड़ा (स्थान बर्बाद करना) और न बहुत छोटा (शोर को अंदर छोड़ देना)।

2. "क्लस्टरिंग" टेस्ट (क्या अतिथि सही ढंग से समूह बना रहे हैं?)

ब्रह्मांड में, आकाशगंगाएँ अकेले नहीं रहतीं; वे समूहों में रहती हैं, जैसे पार्टी में दोस्तों के समूह। इसे क्लस्टरिंग कहा जाता है।

परीक्षण: लेखकों ने यह मापा कि ये आकाशगंगाएँ एक-दूसरे के कितने करीब दिखाई देती हैं।
उपमा: कल्पना करें कि आप यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि क्या लोगों की भीड़ बस एक पार्क में बेतरतीब ढंग से बिखरी हुई है, या वे वास्तव में दोस्तों के करीबी समूहों में बन रहे हैं।
मास्किंग चेक: उन्होंने यह जांचा कि क्या उनके "वीटो मास्क" (स्ट्रीटलैंप के चारों ओर के घेरे) "दोस्ती के समूहों" को प्रभावित कर रहे हैं। उन्होंने पाया कि सही मास्क के साथ, "दोस्ती के पैटर्न" प्राकृतिक और सुसंगत दिखे, चाहे वे उत्तर या दक्षिण भाग को ही क्यों न देख रहे हों।

3. "लिंबर स्केलिंग" टेस्ट (गहराई की जाँच)

यह यह जांचने के लिए एक चतुर तरीका है कि क्या सर्वेक्षण निष्पक्ष है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके पास कंचों (marbles) की एक बाल्टी है। कुछ चमकीले लाल (पास की आकाशगंगाएँ) हैं और कुछ धुंधले लाल (दूर की आकाशगंगाएँ) हैं। यदि आप बाल्टी को ऊपर से देखते हैं, तो धुंधले वाले कम चमकदार दिखते हैं।
परीक्षण: खगोलशास्त्रियों ने अपनी आकाशगंगाओं की सूची को उनकी चमक के आधार पर "स्लाइस" (slices) में विभाजित किया। उन्होंने पूछा: "यदि हम इस तथ्य को ध्यान में रखें कि धुंधले वाले अधिक दूर हैं, तो क्या चमकीले और धुंधले वाले आकाशगंगाओं के 'दोस्ती के पैटर्न' बिल्कुल एक जैसे दिखते हैं?"
परिणाम: हाँ! दूरी के लिए समायोजन करने के बाद, सभी स्लाइस एक ही पैटर्न पर आ गए। इसने साबित कर दिया कि उनकी सूची एकसमान (uniform) है। वे गलती से अलग प्रकार की आकाशगंगाओं को नहीं चुन रहे हैं क्योंकि वे अधिक चमकीली या धुंधली हैं। "अतिथि सूची" शुरू से अंत तक सुसंगत है।

4. "क्रॉस-रेफरेंस" चेक (आईडी चेक)

कभी-कभी, आप केवल एक फोटो देखकर यह नहीं बता सकते कि आकाशगंगा कितनी दूर है (photometry)। आपको सटीक दूरी जानने के लिए एक "स्पेक्ट्रोस्कोपिक आईडी" (जैसे पासपोर्ट चेक) की आवश्यकता होती है।

समस्या: 4MOST सर्वेक्षण अभी तक सभी "आईडी फोटो" लेने का काम पूरा नहीं कर पाया है।
समाधान: उन्होंने DESI नामक एक "सहायक" सर्वेक्षण का उपयोग किया (जिसने पहले ही लाखों आकाशगंगाओं की आईडी फोटो ले ली है)। उन्होंने अपनी "अतिथि सूची" की तुलना DESI के "आईडी डेटाबेस" से की।
परिणाम: उनकी सूची में दूरियों का वितरण वास्तविक आईडी डेटा के साथ लगभग पूरी तरह मेल खाता है। इसने पुष्टि की कि दूरियों का अनुमान लगाने का उनका तरीका (रंग और चमक के आधार पर) विश्वसनीय है।

5. "हेलो" मॉडल (अदृश्य कंकाल)

पुरानी, लाल आकाशगंगाओं (LRGs) के लिए, लेखकों ने HOD (हेलो ऑक्यूपेशन डिस्ट्रीब्यूशन) नामक एक मॉडल का उपयोग किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आकाशगंगाएँ घर में फर्नीचर की तरह हैं। "डार्क मैटर हेलो" (Dark Matter Halo) स्वयं वह अदृश्य घर है। HOD मॉडल पूछता है: "एक निश्चित आकार के घर में कितने फर्नीचर (आकाशगंगाएँ) फिट हो सकते हैं?"
परिणाम: उन्होंने पाया कि उनकी लाल आकाशगंगाएँ इन अदृश्य घरों में इस तरह फिट बैठती हैं जैसा कि भौतिकी (physics) से अपेक्षित है। यह यह जांचने जैसा है कि क्या फर्नीचर कमरे के आयामों के अनुसार सही है।

मुख्य निष्कर्ष (The Big Picture Conclusion)

लेखकों ने इस पेपर में गुणवत्ता नियंत्रण (quality control) पर काम किया है। वे मूल रूप से कह रहे हैं:

"हमने ब्रह्मांड की सबसे बड़ी पार्टी के लिए एक विशाल, उच्च-तकनीकी अतिथि सूची बनाई है। हमने फर्जी आईडी की जांच की है, हमने यह सुनिश्चित किया है कि सूची पूरे आकाश में निष्पक्ष है, और हमने पुष्टि की है कि अतिथि ठीक उसी तरह समूह बना रहे हैं जैसा कि भौतिकी भविष्यवाणी करती है। सूची तैयार है। अब, हम ब्रह्मांड का नक्शा बनाने और डार्क एनर्जी के रहस्यों को सुलझाने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।"

यह पेपर वह "क्वालिटी एश्योरेंस" रिपोर्ट है जो वैज्ञानिकों को यह विश्वास दिलाती है कि वे बड़े खुलासों के लिए इस डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

यहाँ शोध पत्र "4MOST Cosmology Redshift Survey (CRS): Clustering Properties of CRS Bright Galaxy and Luminous Red Galaxy Target Catalogues" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

4MOST कॉस्मोलॉजी रेडशिफ्ट सर्वे (CRS) का लक्ष्य $\sim5700$ deg $^2$ क्षेत्र में 5.4 मिलियन स्पेक्ट्रोस्कोपिक रेडशिफ्ट प्राप्त करना है ताकि लार्ज-स्केल स्ट्रक्चर (LSS) का मानचित्रण किया जा सके और कॉस्मोलॉजिकल पैरामीटर्स (डार्क एनर्जी, ग्रेविटी) को सीमित किया जा सके। इसे प्राप्त करने के लिए, इसे DESI लेगेसी सर्वे (LS) DR10.1 के फोटोमेट्रिक डेटा के आधार पर ब्राइट गैलेक्सी (BG) और ल्यूमिनस रेड गैलेक्सी (LRG) के लिए एक सुदृढ़, स्थानिक रूप से एकसमान लक्ष्य चयन की आवश्यकता है।

मुख्य चुनौती जिसका समाधान इस शोध पत्र में किया गया है, वह है टारगेट कैटलॉग का सत्यापन (validation)। विशेष रूप से, लेखकों को यह सुनिश्चित करना होगा कि:

लक्ष्य चयन मानदंड और मास्किंग रणनीतियाँ (चमकदार सितारों, आर्टिफैक्ट्स आदि को हटाना) कृत्रिम क्लस्टरिंग पेश न करें या वास्तविक संकेतों को कम न करें।
विभिन्न सर्वेक्षण क्षेत्रों (उत्तर बनाम दक्षिण गैलेक्टिक कैप्स) और गहराई के विविधताओं (DECaLS बनाम DES) में फोटोमेट्रिक एकरूपता सुसंगत है।
प्राप्त रेडशिफ्ट वितरण ( $N(z)$ ) और क्लस्टरिंग सांख्यिकी, प्रिसिजन कॉस्मोलॉजी (विशेष रूप से वीक लेंसिंग सर्वेक्षणों जैसे LSST, Euclid के साथ क्रॉस-कोरिलेशन) के लिए विश्वसनीय हैं।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखकों ने कोणीय क्लस्टरिंग विश्लेषण (angular clustering analysis), क्रॉस-कोरिलेशन तकनीकों और हेलो ऑक्यूपेशन मॉडलिंग को संयोजित करते हुए एक बहुआयामी दृष्टिकोण अपनाया:

डेटा स्रोत (Data Sources):
- टारगेट कैटलॉग: DESI लेगेसी सर्वे DR10.1 (DECaLS, BASS, MzLS, और DES का संयोजन) से चयनित BG और LRG लक्ष्य।
- संदर्भ डेटा (Reference Data): रेडशिफ्ट वितरण को सत्यापित करने और स्थानिक सहसंबंधों को मॉडल करने के लिए उपयोग किया गया DESI डेटा रिलीज़ 1 (DR1) स्पेक्ट्रोस्कोपिक डेटा।
- रैंडम कैटलॉग: कोणीय चयन और मास्किंग को ट्रेस करने के लिए लेगेसी सर्वे इमेजिंग रैंडम्स।
मास्किंग रणनीति मूल्यांकन (Masking Strategy Evaluation):
- विभिन्न संयोजनों के लिए MASKBITS (चमकदार सितारों, बड़ी आकाशगंगाओं, क्लस्टर्स के लिए) और unWISE W1 बैंड आर्टिफैक्ट मास्क (डिफ्रैक्शन स्पाइक्स, घोस्ट्स, हैलोस) का परीक्षण किया गया।
- विभिन्न मास्किंग कॉन्फ़िगरेशन के लिए कोणीय टू-पॉइंट कोरिलेशन फंक्शन, $w(\theta)$ , की गणना करने के लिए लैंडी-सालाय एस्टिमेटर (Landy-Szalay estimator) का उपयोग किया गया।
- स्थिरता को उस बिंदु के रूप में परिभाषित किया गया जहाँ आगे की मास्किंग परिवर्तन $\Delta w(\theta)$ सांख्यिकीय रूप से नगण्य ( $\lesssim 1\sigma$ ) हो जाते हैं।
लिम्बर स्केलिंग टेस्ट (Limber Scaling Test - BG के लिए):
- विभिन्न $r$ -बैंड मैग्नीट्यूड स्लाइस के बीच कोणीय क्लस्टरिंग की निरंतरता का परीक्षण करने के लिए लिम्बर के समीकरण को लागू किया गया।
- DESI DR1 से प्राप्त प्रोजेक्टेड कोरिलेशन मेजरमेंट्स, $w_p(r_p)$ से व्युत्पन्न एक ब्रेकन पावर-लॉ (broken power-law) स्थानिक कोरिलेशन फंक्शन, $\xi(r)$ को माना गया।
- फोटोमेट्रिक एकरूपता को सत्यापित करने के लिए, यह जांचने के लिए कि क्या $w(\theta)$ कर्व्स एक संदर्भ स्लाइस पर आकर मिलते हैं, विभिन्न मैग्नीट्यूड स्लाइस के $w(\theta)$ कर्व्स को स्केल किया गया।
क्लस्टरिंग रेडशिफ्ट (Clustering Redshifts - Cluster- $z$ ):
- स्पेक्ट्रोस्कोपिक DESI DR1 संदर्भ नमूने के साथ फोटोमेट्रिक BG लक्ष्यों के कोणीय क्रॉस-कोरिलेशन को मापकर उनके रेडशिफ्ट वितरण $N(z)$ का अनुमान लगाया गया।
- इन अनुमानों की तुलना DESI DR1 से सीधे प्राप्त स्पेक्ट्रोस्कोपिक $N(z)$ से की गई।
LRG विश्लेषण और HOD मॉडलिंग:
- दोनों DECaLS और DES फुटप्रिंट में LRGs के लिए फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट स्लाइस ( $0.4 \le z < 1.0$ ) में कोणीय क्लस्टरिंग को मापा गया।
- हेलो ऑक्यूपेशन डिस्ट्रीब्यूशन (HOD) मॉडल का उपयोग करके प्रोजेक्टेड कोरिलेशन फंक्शन, $w_p(r_p)$ को फिट किया गया।
- लाइन-ऑफ-साइट के साथ "स्मियरिंग" (smearing) प्रभाव लागू करके फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट त्रुटियों को ध्यान में रखा गया।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

अनुकूलित मास्किंग प्रोटोकॉल (Optimized Masking Protocols): 4MOST-CRS के लिए निर्णायक मास्किंग कॉन्फ़िगरेशन स्थापित किया गया।
- BG: LS MASKBITS 11, 12, और 13 का उपयोग करता है (Gaia सितारों $G < 16$ , बड़ी आकाशगंगाओं और ग्लोबुलर क्लस्टर्स को कवर करता है)।
- LRG: डिफ्रैक्शन स्पाइक्स और हैलोस के कारण होने वाले छोटे पैमाने के अतिरिक्त पावर को दबाने के लिए LS MASKBITS 11, 12, 13 साथ ही unWISE W1 आर्टिफैक्ट मास्क का पूर्ण सेट उपयोग करता है।
फोटोमेट्रिक एकरूपता का सत्यापन: लिम्बर स्केलिंग टेस्ट के माध्यम से यह प्रदर्शित किया गया कि BG लक्ष्य चयन उत्तर और दक्षिण गैलेक्टिक कैप्स में समान है और गहराई के विविधताओं के साथ सुसंगत है।
रेडशिफ्ट वितरण का सत्यापन: क्लस्टरिंग-रेडशिफ्ट तकनीकों का उपयोग करके BG रेडशिफ्ट वितरण को सत्यापित किया गया, जो धुंधले मैग्नीट्यूड पर स्पेक्ट्रोस्कोपिक डेटा के साथ मजबूत सहमति दिखाता है।
LRG क्लस्टरिंग लक्षण वर्णन: हालिया DESI LRG अध्ययनों के साथ निरंतरता की पुष्टि करते हुए, 4MOST-CRS LRG नमूने के लिए पहला विस्तृत कोणीय क्लस्टरिंग और HOD विश्लेषण प्रदान किया गया।

4. मुख्य परिणाम (Key Results)

मास्किंग स्थिरता (Masking Stability):
- LRGs के लिए, सख्त मास्किंग (unWISE आर्टिफैक्ट्स सहित) आवश्यक थी। ढीले मास्क छोटे पैमाने पर नकारात्मक $\Delta w(\theta)/\sigma$ के परिणामस्वरूप थे, जो गलत वर्गीकृत सितारों/आर्टिफैक्ट्स से संदूषण का संकेत देते हैं। अंतिम मास्क ने छोटे पैमाने के पावर को एक स्वच्छ पावर लॉ में बदल दिया।
- BGs के लिए, क्लस्टरिंग सिग्नल अधिक स्थिर था, लेकिन चमकीले सितारों (Gaia $G < 16$ , Maskbit 11) के आसपास अवशेष घनत्व को हटाने के लिए मास्क का विस्तार करना आवश्यक था।
लिम्बर स्केलिंग टेस्ट (BG):
- लिम्बर के समीकरण से प्राप्त स्केलिंग फैक्टर्स लागू करने के बाद, पांच अलग-अलग मैग्नीट्यूड स्लाइस के $w(\theta)$ कर्व्स उत्तर और दक्षिण गैलेक्टिक कैप दोनों में एक सामान्य पावर लॉ पर आ गए।
- क्रॉस-कैप अवशेष $\sim 1\sigma$ के भीतर थे, जिससे पुष्टि हुई कि देखे गए अंतर रेडशिफ्ट वितरण ( $N(z)$ ) के विविधताओं के कारण थे, न कि व्यवस्थित चयन प्रभावों के कारण।
क्लस्टरिंग रेडशिफ्ट (BG):
- क्लस्टर- $z$ से प्राप्त $N(z)$ , धुंधले मैग्नीट्यूड ( $r \gtrsim 17.5$ ) के लिए स्पेक्ट्रोस्कोपिक DESI DR1 $N(z)$ के आकार से अच्छी तरह मेल खाता है।
- चमकीले मैग्नीट्यूड ( $r \lesssim 16.75$ ) पर, उच्च शॉट नॉइज़ के कारण उतार-चढ़ाव अधिक थे, लेकिन समग्र रुझान सुसंगत बना रहा।
LRG कोणीय क्लस्टरिंग:
- फोटो- $z$ स्लाइस ( $0.4 \le z < 1.0$ ) में कोणीय क्लस्टरिंग को एक पावर लॉ द्वारा अच्छी तरह से वर्णित किया गया।
- ढलान $\gamma$ रेडशिफ्ट के साथ थोड़ा बढ़ गया, जबकि आयाम (amplitude) कम हो गया।
- एक बिन ( $0.8 < z < 0.9$ ) ने छोटे पैमाने पर बढ़ा हुआ $\chi^2$ दिखाया, जो मामूली संदूषण का सुझाव देता है, लेकिन DECaLS और DES के बीच बड़े पैमाने पर सहमति उत्कृष्ट ( $\lesssim 1\sigma$ ) थी।
HOD मॉडलिंग (LRG):
- फिट्स ने $\sim 10\%$ का सैटेलाइट अंश (satellite fraction) और सेंट्रल गैलेक्सीज़ के लिए न्यूनतम हेलो मास ( $M_{cen}$ ) प्रदान किया, जो पिछले LRG अध्ययनों के अनुरूप है।
- लीनियर बायस इवोल्यूशन ( $b_{lin}$ ) ने ग्रोथ फैक्टर $D(z)$ के साथ अपेक्षित रुझान का पालन किया, हालांकि CRS-LRG नमूने ने DESI-LRG की तुलना में उच्च रेडशिफ्ट पर थोड़ा कम बायस दिखाया, जो CRS द्वारा चमकीले ऑब्जेक्ट्स चुनने के अनुरूप है।

5. महत्व (Significance)

यह शोध पत्र 4MOST-CRS ब्राइट गैलेक्सी और ल्यूमिनस रेड गैलेक्सी कैटलॉग के लिए मौलिक सत्यापन (foundational validation) प्रदान करता है। यह प्रदर्शित करके कि लक्ष्य चयन और मास्किंग रणनीतियाँ निम्नलिखित सुनिश्चित करती हैं:

स्थिर और निष्पक्ष क्लस्टरिंग सांख्यिकी ( $w(\theta)$ ),
सर्वेक्षण फुटप्रिंट में समान फोटोमेट्रिक गुण, और
स्पेक्ट्रोस्कोपी के विरुद्ध सत्यापित विश्वसनीय रेडशिफ्ट वितरण,

लेखक पुष्टि करते हैं कि 4MOST-CRS सटीक ब्रह्मांडीय विश्लेषण (precision cosmological analyses) के लिए तैयार है। ये परिणाम सर्वेक्षण की निम्नलिखित क्षमताओं के लिए महत्वपूर्ण हैं:

बेरियन एकोस्टिक ऑसिलेशन (BAO) और रेडशिफ्ट-स्पेस डिस्टॉर्शन (RSD) को मापना।
फोटोमेट्रिक रेडशिफ्ट को कैलिब्रेट करने और गैलेक्सी बायस सिस्टमैटिक्स को नियंत्रित करने के लिए वीक लेंसिंग सर्वेक्षणों (LSST, Euclid) के साथ उच्च-परिशुद्धता क्रॉस-कोरिलेशन करना।
दक्षिणी आकाश का उपयोग करके डार्क एनर्जी और मॉडिफाइड ग्रेविटी मॉडल को सीमित करना।

यह कार्य भविष्य के 4MOST कॉस्मोलॉजी शोध पत्रों के लिए एक मजबूत पाइपलाइन स्थापित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि विशाल डेटासेट (5.4 मिलियन स्पेक्ट्रा) वैज्ञानिक रूप से कठोर परिणाम प्रदान करेगा।