[論文レビュー] Euclid preparation - LII. Forecast impact of super-sample covariance on 3×2pt analysis with Euclid

Euclid Collaboration, D Sciotti+222 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2023

Statistical and numerical algorithms被引用数 1

ひとこと要約

本稿は、Euclid写真赤方偏移サーベイにおける3×2pt解析を用いて、スーパーサンプル共分散（SSC）が宇宙論的パラメータ制約に与える影響を予測している。SSCは制約を顕著に悪化させ、特に弱引力レンズ探査において、ダークエネルギーパラメータ（w₀, wₐ）の図の美しさ（FoM）を50%低下させ、Ωₘ,₀、w₀、σ₈の不確実性を著しく増大させる。この影響を緩和するには、Galaxyバイアスのサブパーセントレベル（1%未塔）の校正が不可欠である。

ABSTRACT

Deviations from Gaussianity in the distribution of the fields probed by large-scale structure surveys generate additional terms in the data covariance matrix, increasing the uncertainties in the measurement of the cosmological parameters. Super-sample covariance (SSC) is among the largest of these non-Gaussian contributions, with the potential to significantly degrade constraints on some of the parameters of the cosmological model under study - especially for weak lensing cosmic shear. We compute and validate the impact of SSC on the forecast uncertainties on the cosmological parameters for the Euclid photometric survey, obtained with a Fisher matrix analysis, both considering the Gaussian covariance alone and adding the SSC term - computed through the public code $ t{PySSC}$. The photometric probes are considered in isolation and combined in the '3$ imes$2pt' analysis. We find the SSC impact to be non-negligible - halving the Figure of Merit of the dark energy parameters $(w_0, w_a)$ in the 3$ imes$2pt case and substantially increasing the uncertainties on $Ω_{{ m m}, 0}, w_0$, and $σ_8$ for cosmic shear; photometric galaxy clustering, on the other hand, is less affected due to the lower probe response. The relative impact of SSC does not show significant changes under variations of the redshift binning scheme, while it is smaller for weak lensing when marginalising over the multiplicative shear bias nuisance parameters, which also leads to poorer constraints on the cosmological parameters. Finally, we explore how the use of prior information on the shear and galaxy bias changes the SSC impact. Improving shear bias priors does not have a significant impact, while galaxy bias must be calibrated to sub-percent level to increase the Figure of Merit by the large amount needed to achieve the value when SSC is not included.

研究の動機と目的

• Euclid写真赤方偏移サーベイの宇宙論的パラメータ予測に対するスーパーサンプル共分散（SSC）の影響を定量化すること。
• SSCが、弱引力レンズ、銀河クラスタリング、宇宙線の3つのプローブを統合した3×2pt解析における宇宙論的パラメータの不確実性に与える影響を評価すること。
• SSC効果が、余剰パラメータの選択、赤方偏移ビン分割法、およびシェアおよび銀河バイアスに関する事前情報に依存する程度を評価すること。
• 予測パイプラインがEuclidコラボレーションの基準と整合することを確認し、独立した2つのパイプライン間で10%以内の一致を達成すること。

提案手法

• ガウス共分散に加えてSSC項を含めたFisherマトリクス解析を用いて、宇宙論的パラメータの1σ制約を計算した。
• 大規模な密度フラクチュエーションがサーベイ領域外に及ぼすパワースペクトルモードカップリングをモデル化するため、公開のPySSCコードを用いてSSC寄与を計算した。
• 個々の写真赤方偏移プローブ（銀河クラスタリング、宇宙線、弱引力レンズ）および3×2pt解析による統合の両方で予測を実施した。
• 余剰パラメータの数と種別（例：乗法的シェアバイアス、銀河バイアス）を変化させ、SSC効果がパラメータ空間の選択にどれほど敏感であるかを評価した。
• シェアおよび銀河バイアスに関する事前情報の影響を検討し、特にサブパーセントレベルの校正要件を評価した。
• 2つの独立した分析パイプライン間で比較を行い、結果の整合性を確認した。10%以内の一致を達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スーパーサンプル共分散（SSC）は、Euclid写真赤方偏移サーベイの3×2pt解析において、どのように宇宙論的パラメータの制約を悪化させるか？
• RQ2 SSCの影響は、分析に含まれる余剰パラメータの数と種別にどのように依存するか？
• RQ3 赤方偏移ビン分割法は、パラメータ不確実性に及ぼすSSCの相対的寄与にどのように影響するか？
• RQ4 シェアおよび銀河バイアスの事前情報の改善は、SSCによって引き起こされる悪化をどれほど緩和できるか？
• RQ5 SSCを含めた場合に図の美しさ（FoM）を回復するために、銀河バイアスのどの程度の校正水準が必要か？

主な発見

• すべての宇宙論的および余剰パラメータが自由に変動可能な状況で、悲観的状況ではダークエネルギーパラメータ（w₀, wₐ）の図の美しさ（FoM）が52%低下し、楽観的状況では45%低下した。
• 弱引力レンズプローブでは、SSCの影響によりΩₘ,₀、w₀、σ₈の不確実性が著しく増大するが、写真赤方偏移銀河クラスタリングはプローブ応答が低いため、影響が小さい。
• 赤方偏移ビン分割法の変更に対して、SSCの相対的影響は比較的感度が低く、さまざまなビン分割設定に対して一貫性があることが示された。
• シェアバイアスの事前情報の改善は、SSC効果の緩和に顕著な影響を及ぼさないため、シェアバイアスはSSC悪化の主因ではないことが示された。
• SSCを含めた場合にFoMを回復するためには、銀河バイアスをサブパーセントレベル（≤0.1%）に校正する必要がある。これは、高精度なバイアス校正の必要性が極めて高いことを示している。
• 2つの独立したパイプライン間で10%以内の一致を達成したため、予測の妥当性が確認され、Euclidコラボレーションの要件とも整合している。