[論文レビュー] Deep Multi-object Spectroscopy to Enhance Dark Energy Science from LSST

Jeffrey A. Newman, J. Blazek+15 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2019

Astronomy and Astrophysical Research被引用数 5

ひとこと要約

この論文は、LSST宇宙論における光度赤方偏移の精度を著しく向上させるために、8–40m望遠鏡を用いた深さ~25の高多重度光学および近赤外波長帯の多目的分光測定のコミュニティ利用を提唱している。大規模で代表的な分光的サンプルを用いて訓練された写真赤方偏移（photo-z）アルゴリズムにより、ランダム誤差と系統的誤差が低減され、弱引力レンズ、大規模構造、クラスタ研究の精度が向上する。この手法により、LSSTのダークエネルギー制約が主なプローブで最大40%向上する。

ABSTRACT

Community access to deep (i ~ 25), highly-multiplexed optical and near-infrared multi-object spectroscopy (MOS) on 8-40m telescopes would greatly improve measurements of cosmological parameters from LSST. The largest gain would come from improvements to LSST photometric redshifts, which are employed directly or indirectly for every major LSST cosmological probe; deep spectroscopic datasets will enable reduced uncertainties in the redshifts of individual objects via optimized training. Such spectroscopy will also determine the relationship of galaxy SEDs to their environments, key observables for studies of galaxy evolution. The resulting data will also constrain the impact of blending on photo-z's. Focused spectroscopic campaigns can also improve weak lensing cosmology by constraining the intrinsic alignments between the orientations of galaxies. Galaxy cluster studies can be enhanced by measuring motions of galaxies in and around clusters and by testing photo-z performance in regions of high density. Photometric redshift and intrinsic alignment studies are best-suited to instruments on large-aperture telescopes with wider fields of view (e.g., Subaru/PFS, MSE, or GMT/MANIFEST) but cluster investigations can be pursued with smaller-field instruments (e.g., Gemini/GMOS, Keck/DEIMOS, or TMT/WFOS), so deep MOS work can be distributed amongst a variety of telescopes. However, community access to large amounts of nights for surveys will still be needed to accomplish this work. In two companion white papers we present gains from shallower, wide-area MOS and from single-target imaging and spectroscopy.

研究の動機と目的

• LSST宇宙論プローブにおける光度赤方偏移（photo-z）精度を向上させること。現在のphoto-zの不確実性が、これらのプローブを深刻に制限している。
• さまざまな銀河の性質と赤方偏移をカバーする代表的な分光的サンプルを用いてアルゴリズムを訓練することで、photo-z推定の系統的誤差とランダム誤差を低減すること。
• 内在的整列の制約と高密度領域（銀河クラスタなど）におけるphoto-z性能の向上を通じて、弱引力レンズ宇宙論を強化すること。
• 深さの多目的分光データを用いた運動論的接近速度解析により、堅牢なクラスタ質量測定を可能にすること。
• 深さの分光的調査を通じて銀河スペクトルエネルギー分布（SED）と環境的性質を結びつけることで、銀河進化の科学的知見を拡充すること。

提案手法

• 8–40m望遠鏡を用い、高多重度で中分解能（R ~ 4000）の分光測定を実施し、1クラスタあたり約1000個の銀河の赤方偏移を取得。広範囲にわたる偏りのないサンプルを確保する。
• 深さの分光的サンプルを用いてphoto-zアルゴリズムを訓練し、ランダム誤差を2%未満（σ_z < 0.02(1+z)）に低減し、不完全または偏った訓練データセットに起因するバイアスを軽減する。
• 20個以上のクラスタを標的とし、赤方偏移、質量、力学的状態の多様なサンプルを対象に、写真赤方偏移性能を1%レベルで統計的に評価する分光測定キャンペーンを実施する。
• 5 Mpc圏内における約200個の銀河に対して、接近速度法を適用し、完全に運動論的質量推定値を導出し、重力理論を検証する。
• 写真赤方偏移の訓練には広視野型機器（例：Subaru/PFS、MSE、GMT/MANIFEST）を、クラスタの運動論的解析には小視野型機器（例：Keck/DEIMOS、TMT/WFOS）を用いる。
• 訓練およびキャリブレーションサンプルにおける選択バイアスを回避するため、高赤方偏移領域での成功確率を95%以上に保つ必要がある。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 深さの代表的な分光的訓練サンプルを用いることで、写真赤方偏移の精度はどの程度向上するか？
• RQ2 深さのMOSデータは、LSSTの宇宙論的プローブ（特に弱引力レンズと大規模構造）における系統的バイアスをどの程度低減できるか？
• RQ3 混合（ブレンド）や環境的要因が写真赤方偏移性能に与える影響は何か。深さの分光測定を用いてその影響をどのように定量化できるか？
• RQ4 銀河クラスタの接近速度から得られる運動論的質量推定値は、質量-豊度関係の独立的キャリブレーションに役立つのか？
• RQ5 ダークエネルギー科学と銀河進化研究の両者に最適な統合を実現する分光調査設計とは何か？

主な発見

• 深さの分光的訓練により、写真赤方偏移の不確実性を2%未満（σ_z < 0.02(1+z)）に抑えることで、LSSTの弱引力レンズおよびBAO（Baryon Acoustic Oscillations）のダークエネルギータスクフォースの図の美徳（FoM）が約40%向上する。
• 1クラスタあたり約1000個の銀河を含み、1クラスタあたり3マグニチュードと3つの赤方偏移チャンクにわたるサンプルがあれば、写真赤方偏移性能を1%レベルで統計的に意味のある評価が可能になる。
• 5 Mpc圏内に約200個の赤方偏移を取得する20個以上のクラスタを標的とした深さのMOS調査により、完全に運動論的質量推定値が得られ、質量-豊度関係のキャリブレーションと修正重力理論の検証が可能になる。
• 高赤方偏移領域での成功確率（95%以上）は、特にターゲット選定が困難な高密度環境において、訓練およびキャリブレーションサンプルのバイアスを回避するために不可欠である。
• 広視野で高多重度の機器（例：Subaru/PFS、MSE、GMT/MANIFEST）は写真赤方偏移の訓練に最適であり、小視野型機器（例：Keck/DEIMOS、TMT/WFOS）はクラスタの運動論的解析に適している。
• 必要な調査時間（約6か月の暗黒夜）は、LSST運用の10年間にわたり分散可能であり、年間のリソース負荷を軽減するとともに、複数のフィールド間の連携を可能にする。