Euclidpreparation
Authors:   Euclid Collaboration, Ajani V. , Baldi M. , Barthelemy A. , Boyle A. , Burger P. , Cardone V. F. , Cheng S. , Codis S. , Giocoli C. , Harnois-Déraps J. , Heydenreich S. , Kansal V. , Kilbinger M. , Linke L. , Llinares C. , Martinet N. , Parroni C. , Peel A. , Pires S. , Porth L. , Tereno I. , Uhlemann C. , Vicinanza M. , Vinciguerra S. , Aghanim N. , Auricchio N. , Bonino D. , Branchini E. , Brescia M. , Brinchmann J. , Camera S. , Capobianco V. , Carbone C. , Carretero J. , Castander F. J. , Castellano M. , Cavuoti S. , Cimatti A. , Cledassou R. , Congedo G. , Conselice C. J. , Conversi L. , Corcione L. , Courbin F. , Cropper M. , Da Silva A. , Degaudenzi H. , Di Giorgio A. M. , Dinis J. , Douspis M. , Dubath F. , Dupac X. , Farrens S. , Ferriol S. , Fosalba P. , Frailis M. , Franceschi E. , Galeotta S. , Garilli B. , Gillis B. , Grazian A. , Grupp F. , Hoekstra H. , Holmes W. , Hornstrup A. , Hudelot P. , Jahnke K. , Jhabvala M. , Kümmel M. , Kitching T. , Kunz M. , Kurki-Suonio H. , Lilje P. B. , Lloro I. , Maiorano E. , Mansutti O. , Marggraf O. , Markovic K. , Marulli F. , Massey R. , Mei S. , Mellier Y. , Meneghetti M. , Moresco M. , Moscardini L. , Niemi S.-M. , Nightingale J. , Nutma T. , Padilla C. , Paltani S. , Pedersen K. , Pettorino V. , Polenta G. , Poncet M. , Popa L. A. , Raison F. , Renzi A. , Rhodes J. , Riccio G. , Romelli E. , Roncarelli M. , Rossetti E. , Saglia R. , Sapone D. , Sartoris B. , Schneider P. , Schrabback T. , Secroun A. , Seidel G. , Serrano S. , Sirignano C. , Stanco L. , Starck J.-L. , Tallada-Crespí P. , Taylor A. N. , Toledo-Moreo R. , Torradeflot F. , Tutusaus I. , Valentijn E. A. , Valenziano L. , Vassallo T. , Wang Y. , Weller J. , Zamorani G. , Zoubian J. , Andreon S. , Bardelli S. , Boucaud A. , Bozzo E. , Colodro-Conde C. , Di Ferdinando D. , Fabbian G. , Farina M. , Graciá-Carpio J. , Keihänen E. , Lindholm V. , Maino D. , Mauri N. , Neissner C. , Schirmer M. , Scottez V. , Zucca E. , Akrami Y. , Baccigalupi C. , Balaguera-Antolínez A. , Ballardini M. , Bernardeau F. , Biviano A. , Blanchard A. , Borgani S. , Borlaff A. S. , Burigana C. , Cabanac R. , Cappi A. , Carvalho C. S. , Casas S. , Castignani G. , Castro T. , Chambers K. C. , Cooray A. R. , Coupon J. , Courtois H. M. , Davini S. , de la Torre S. , De Lucia G. , Desprez G. , Dole H. , Escartin J. A. , Escoffier S. , Ferrero I. , Finelli F. , Ganga K. , Garcia-Bellido J. , George K. , Giacomini F. , Gozaliasl G. , Hildebrandt H. , Jimenez Muñoz A. , Joachimi B. , Kajava J. J. E. , Kirkpatrick C. C. , Legrand L. , Loureiro A. , Magliocchetti M. , Maoli R. , Marcin S. , Martinelli M. , Martins C. J. A. P. , Matthew S. , Maurin L. , Metcalf R. B. , Monaco P. , Morgante G. , Nadathur S. , Nucita A. A. , Popa V. , Potter D. , Pourtsidou A. , Pöntinen M. , Reimberg P. , Sánchez A. G. , Sakr Z. , Schneider A. , Sefusatti E. , Sereno M. , Shulevski A. , Spurio Mancini A. , Steinwagner J. , Teyssier R. , Valiviita J. , Veropalumbo A. , Viel M. , Zinchenko I. A. 
Published: April 2023

Recent cosmic shear studies have shown that higher-order statistics (HOS) developed by independent teams now outperform standard two-point estimators in terms of statistical precision thanks to their sensitivity to the non-Gaussian features of large-scale structure. The aim of the Higher-Order Weak Lensing Statistics (HOWLS) project is to assess, compare, and combine the constraining power of ten different HOS on a common set ofEuclid-like mocks, derived fromN-body simulations. In this first paper of the HOWLS series, we computed the nontomographic (Ωm,σ8) Fisher information for the one-point probability distribution function, peak counts, Minkowski functionals, Betti numbers, persistent homology Betti numbers and heatmap, and scattering transform coefficients, and we compare them to the shear and convergence two-point correlation functions in the absence of any systematic bias. We also include forecasts for three implementations of higher-order moments, but these cannot be robustly interpreted as the Gaussian likelihood assumption breaks down for these statistics. Taken individually, we find that each HOS outperforms the two-point statistics by a factor of around two in the precision of the forecasts with some variations across statistics and cosmological parameters. When combining all the HOS, this increases to a 4.5 times improvement, highlighting the immense potential of HOS for cosmic shear cosmological analyses withEuclid. The data used in this analysis are publicly released with the paper.