[論文レビュー] COSMOGRAIL: the COSmological MOnitoring of GRAvItational Lenses IV. Models of prospective time-delay lenses

Prasenjit Saha, F. Courbin+3 more|ArXiv.org|Jan 17, 2006

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 42被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、14個の重力レンズ効果を受けるクェเซアを対象として、時間遅れを予測し、ハッブル定数（$H_0$）の測定に適したかを評価する詳細なピクセル化されたレンズモデルを提示する。同定的宇宙論（$H_0 = 70$ km s⁻¹ Mpc⁻¹）におけるアンサンブルモデリングを用いて、11個の高ポテンシャルなレンズからの時間遅れを1日間の精度で組み合わせることで、$H_0$ を5%の精度で制約できることを発見した。これは、宇宙距離スケールの測定を顕著に改善するものである。

ABSTRACT

Aims: To predict time delays for a sample of gravitationally lensed quasars and to evaluate the accuracy that can be realistically achieved on the value of H_0. Methods: We consider 14 lensed quasars that are candidates for time-delay monitoring and model them in detail using pixelized lens models. For each system, we provide a mass map, arrival-time surface and the distribution of predicted time-delays in a concordance cosmology, assuming H_0^{-1}=14 Gyr (H_0=70 in local units). Based on the predicted time-delays and on the observational circumstances, we rate each lens as `excellent' or `good' or `unpromising' for time-delay monitoring. Finally, we analyze simulated time delays for the 11 lens rated excellent or good, and show that H_0 can be recovered to a precision of 5%. Results: In combination with COSMOGRAIL paper I on the temporal sampling of lensed quasar light curves, the present work will help design monitoring campaigns of lensed quasars.

研究の動機と目的

• 詳細な質量モデリングを用いて、14個の時間遅れレンズクェーサーの時間遅れを予測すること。
• 各システムの時間遅れモニタリングにおける観測可能性とレーティング（優良／良好／不適切）を評価すること。
• 複数のレンズからの時間遅れ測定を組み合わせた場合に達成可能な$H_0$の精度を推定すること。
• 将来のCOSMOGRAILモニタリングキャンペーンを支援するため、最適な標的およびサンプリング戦略を特定すること。

提案手法

• 観測された像の位置とフラックス比から、ピクセル化されたレンズモデルを用いて質量分布を再構築する。
• 物理的に妥当な構成の全範囲を探索できるように、質量モデルに慎重な事前分布を適用する。
• 時間遅れを予測するため、$H_0^{-1} = 14$ Gyr（$H_0 = 70$ km s⁻¹ Mpc⁻¹）の同定的宇宙論を用いる。
• 予測された時間遅れ、像の分離、形態、観測条件に基づいて各レンズをレーティングする。
• 11個の高レートレンズの時間遅れ測定をシミュレートし、$H_0$の精度を推定する。
• モデルの不確実性と、質量プロファイルの不一意性が$H_0$回復に与える影響を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 14個のレンズクェーサー系における時間遅れの予測値は何か？ また、これらの予測値の不確実性の範囲はどの程度か？
• RQ2 これらのシステムの中で、時間遅れモニタリングに最も適しているのはどれか？ 観測制約がランキングにどのように影響するか？
• RQ3 複数のレンズからの時間遅れ測定を組み合わせることで、$H_0$ のどの程度の精度が達成可能か？
• RQ4 モデルの事前分布と質量プロファイルのデゲネラシーが、$H_0$ 評価の不確実性にどのように影響するか？
• RQ5 外部シアーまたはレンズの形態が、時間遅れ予測の不確実性をどの程度低減するか？

主な発見

• アストロメトリック時間遅れ予測子 $\Delta t_{\rm astrom}$ は、大多数のシステムにおいて真の時間遅れの2倍以内の粗い推定値を提供する。
• モデリングにより、予測された時間遅れ分布の90％が約2倍の範囲に分布していることが判明し、質量プロファイルのデゲネラシーに起因する高い不確実性が示された。
• 傾いた四重像と非対称系は、対称的またはコア四重像よりも有望であり、後者は短いが不確実性の高い遅れを示す傾向がある。
• 外部シアーは、利用可能な質量モデル空間を制限することで、時間遅れのモデル不確実性を低減することがある。
• 11個の高レートレンズからの時間遅れを1日間の精度で組み合わせることで、$H_0$ を5%の精度で制約できる。
• $H_0^{-1}$ の不確実性は非対称的であり、下限が上限よりもきついことが示され、モデルアンサンブルにおいて$H_0$の値が低めにバイアスされている可能性がある。