[論文レビュー] Dark Energy Survey Year 1 Results: Multi-Probe Methodology and Simulated Likelihood Analyses

E. Krause, T. F. Eifler+84 more|arXiv (Cornell University)|Jun 28, 2017

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 1被引用数 126

ひとこと要約

この論文は、DES Y1 3x2pt 分析の方法論、2つの独立した尤度パイプライン、および共分散の検証を、宇宙せん断、銀河–銀河レンズ効果、銀河団クラスタリングを組み合わせて示し、堅牢なスケールカットと系統誤差のモデリングを含む。

ABSTRACT

We present the methodology for and detail the implementation of the Dark Energy Survey (DES) 3x2pt DES Year 1 (Y1) analysis, which combines configuration-space two-point statistics from three different cosmological probes: cosmic shear, galaxy-galaxy lensing, and galaxy clustering, using data from the first year of DES observations. We have developed two independent modeling pipelines and describe the code validation process. We derive expressions for analytical real-space multi-probe covariances, and describe their validation with numerical simulations. We stress-test the inference pipelines in simulated likelihood analyses that vary 6-7 cosmology parameters plus 20 nuisance parameters and precisely resemble the analysis to be presented in the DES 3x2pt analysis paper, using a variety of simulated input data vectors with varying assumptions. We find that any disagreement between pipelines leads to changes in assigned likelihood $Δχ^2 \le 0.045$ with respect to the statistical error of the DES Y1 data vector. We also find that angular binning and survey mask do not impact our analytic covariance at a significant level. We determine lower bounds on scales used for analysis of galaxy clustering (8 Mpc$~h^{-1}$) and galaxy-galaxy lensing (12 Mpc$~h^{-1}$) such that the impact of modeling uncertainties in the non-linear regime is well below statistical errors, and show that our analysis choices are robust against a variety of systematics. These tests demonstrate that we have a robust analysis pipeline that yields unbiased cosmological parameter inferences for the flagship 3x2pt DES Y1 analysis. We emphasize that the level of independent code development and subsequent code comparison as demonstrated in this paper is necessary to produce credible constraints from increasingly complex multi-probe analyses of current data.

研究の動機と目的

• DES Y1 マルチプローブ（3x2pt）宇宙論の尤度フレームワークを動機づけ、検証する。
• 独立した2つのモデリングパイプラインを開発・比較して、頑健な推定を保証する。
• 解析的実空間マルチプローブ共分散を導出し、検証する。
• スケールカットと系統誤差が宇宙パラメータ推定に及ぼす影響を評価する。
• さまざまな系統効果に対する推定の頑健性を示す。

提案手法

• Limber近似積分と非線形物質パワースペクトルを用いた三つのプローブの角度二点関数の基準理論モデルを構築する。
• データベクトルと共分散を計算するために、2つの独立したパイプライン（CosmoSISベースとCosmoLikeベース）を実装する。
• 解析的実空間マルチプローブ共分散を導出し、シミュレーションと比較して検証する。
• 6–7 の宇宙論パラメータと約20のノイズパラメータを含む模擬尤度解析を通じて推定をストレステストする。
• フィルタリングされた赤方偏移（photometric redshift）、銀河バイアス、せん乱校正、内在的整列（intrinsic alignment）系統を、対応する事前分布とスケールカットとともに使用する。
• xi_plus、xi_minus、gamma_t、w からなるジョイント3x2ptデータベクトルを、トモグラフィックビン全体で採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 双子の独立したモデリングパイプラインは、DES Y1 3x2ptデータに対して一貫した宇宙論推定をもたらすことができるか。
• RQ2 多プローブ設定において解析的共分散は数値シミュレーションに対してどのように性能を発揮するか。
• RQ3 非線形モデリングの不確かさが統計誤差より支配的でなくなるようなスケールカットは何か。
• RQ4 写真赤shift、バイアス、せん乱校正、内在的整列の事前分布とノイズパラメータのモデリングに対して、DES Y1推定はどれだけ頑健か。
• RQ5 宇宙せん断、銀河–銀河レンズ効果、銀河クラスターリングを組み合わせることによる情報量の利得は、個々のプローブと比べてどれくらいか。

主な発見

• 2つのパイプライン間の不一致は、DES Y1の統計誤差と比べてΔχ2 ≤ 0.045 を生じる。
• 角度ビニングとサーベイマスクは、解析的共分散に有意な影響を与えない。
• クラスターリングの約8 Mpc/h、銀河–銀河レンズ効果の約12 Mpc/h の低スケールカットにより、非線形モデリングの不確かさを統計誤差以下に保つ。
• 結合した3x2pt解析は、DES Y1解析に対して頑健で偏りのない宇宙論パラメータ推定をもたらす。
• 独立したコード開発とクロスチェックは、信頼できるマルチプローブ宇宙論制約に不可欠である。