[論文レビュー] Constraining primordial non-Gaussianity from the large scale structure two-point and three-point correlation functions

Zackary Brown, R. Demina+48 more|DIGITAL.CSIC (Spanish National Research Council (CSIC))|Mar 27, 2024

Cosmology and Gravitation Theories被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、DESI調査の明るい赤い銀河（LRG）などの大規模構造 tracer の配置空間2点相関関数（2pcf）および3点相関関数（3pcf）を用いて、初期の非ガウス性（fNL）を制約する新しい手法を提案する。シミュレートされたダークマターハローにおける局所的fNLが引き起こす波数依存性のバイアスをモデル化し、観測 tracer にスケーリングすることで、1年間のDES IデータでσfNL ≈ 22の精度を達成することを示しており、フーリエ空間のパワー スペクトルおよびバイスペクトル解析と競合する代替手法を提供する。

ABSTRACT

Surveys of cosmological large-scale structure (LSS) are sensitive to the presence of local primordial non-Gaussianity (PNG), and may be used to constrain models of inflation. Local PNG, characterized by fNL, the amplitude of the quadratic correction to the potential of a Gaussian random field, is traditionally measured from LSS two-point and three-point clustering via the power spectrum and bi-spectrum. We propose a framework to measure fNL using the configuration space two-point correlation function (2pcf) monopole and three-point correlation function (3pcf) monopole of survey tracers. Our model estimates the effect of the scale-dependent bias induced by the presence of PNG on the 2pcf and 3pcf from the clustering of simulated dark matter halos. We describe how this effect may be scaled to an arbitrary tracer of the cosmological matter density. The 2pcf and 3pcf of this tracer are measured to constrain the value of fNL. Using simulations of luminous red galaxies observed by the Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), we demonstrate the accuracy and constraining power of our model, and forecast the ability to constrainfNL to a precision of sigma(fNL) = 22 with one year of DESI survey data.

研究の動機と目的

• 配置空間の相関関数を用いて局所的初期非ガウス性（PNG）を測定する堅牢なフレームワークの構築。フーリエ空間のパワー スペクトルおよびバイスペクトルとは対照的に、それらを代替する。
• 特に明るい赤い銀河（LRG）の文脈において、fNLが大規模構造クラスタリングに及ぼす波数依存性バイアスをモデル化すること。
• FastPM-L3ハロー・シミュレーションを用い、DES I調査の予測制約を提示することで、この手法の実現可能性と精度を示すこと。
• 基準シミュレーション上でモデルをキャリブレーションし、観測系統的要因を考慮することで、この手法を他の宇宙論的トレーサーおよびEuclidのような将来的な調査に応用可能にする。
• 2pcfおよび3pcfモノポールを組み合わせることでPNGに対する感度を向上させ、単一統計量アプローチを上回る制約を強化すること。

提案手法

• FastPM-L3シミュレーションを用いて、局所的PNGがダークマターハローのクラスタリングに及ぼす波数依存性バイアスをモデル化し、2pcfおよび3pcfモノポールへの影響を捉える。
• パラメータpを用いて、任意の物質トレーサー（例：LRG）へのシミュレート済みハロークラスタリング応答をスケーリングするフレームワークを構築する。
• アンサンブル・シミュレーションから得られる共分散行列を用い、シミュレートされたトレーサー・カタログから2pcfおよび3pcfモノポールを測定し、fNL信号を推定する。
• トロイモデルデータおよび高精度のEZモックを用いた妥当性確認により、fNL推定におけるロバスト性と一貫性を確認した。
• 画像処理、カバレッジ、赤方偏移の失敗、ファイバー割り当てなどの観測系統的要因は、ネガティブパラメータおよび重みを用いてモデル化され、最終尤度関数で周辺化される。
• 基準シミュレーションが利用可能で、バイアス応答が既知の任意のトレーサーに一般化可能であり、DES Iおよび将来的なEuclid調査への応用が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 配置空間の2pcfおよび3pcfモノポールを併用することで、従来のフーリエ空間手法に比べ、fNLをより効果的に制約できるか？
• RQ2 局所的初期非ガウス性は、LRGのような大規模構造トレーサーのクラスタリングにどのように波数依存性バイアスを引き起こすか？
• RQ3 2pcfおよび3pcf信号を組み合わせた場合、1年間のDES I調査データを用いてfNLの期待される精度はどの程度か？
• RQ4 調査カバレッジや赤方偏移の失敗といった観測系統的要因を、fNL推定において効果的にモデル化し、周辺化できるか？
• RQ5 単一のパラメータpを用いて、ダークマターハローからのバイアス応答を、LRGのような実際の銀河トレーサーにどの程度スケーリングできるか？

主な発見

• 1年間のDES I調査データを用いた予測精度として、σfNL ≈ 22の高い制約力を達成し、局所的初期非ガウス性の強力な制約を示している。
• フレームワークは、2pcfおよび3pcfモノポール両方のfNLによる波数依存性バイアスを的確に捉えており、EZモックおよびFastPM-L3シミュレーションを含む複数のシミュレーションセットで一貫した結果を示している。
• 2pcfおよび3pcfモノポールの両方を組み合わせることで、単独で用いる場合よりもfNLに対する感度が向上し、多点相関関数解析の利点が確認された。
• 適切な重みを用いたネガティブパラメータとしての系統的要因のモデル化が行われれば、モデルはロバストに保たれる。
• 本手法は一般化可能である。基準シミュレーションとバイアス応答パラメータpが利用可能であれば、任意の宇宙論的トレーサーに適用可能であり、将来的なDES IトレーサーやEuclidデータにも応用可能である。
• 配置空間の相関関数は、フーリエ空間のバイスペクトル手法と同等に実用的かつ競争力のあるPNG制約手法であることが確認された。