[論文レビュー] Exploiting Non-linear Scales in Galaxy-Galaxy Lensing and Galaxy Clustering: A Forecast for the Dark Energy Survey

Andrés N. Salcedo, David H. Weinberg+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2021

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 96被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、ダークエネルギー宇宙線調査（DES）6年目データにおける銀河-銀河レインズディング（GGL）および銀河クラスタリングの宇宙論的制約を予測する高精度なHODベースのエミュレータを開発する。非線形スケール（rp = 0.3–30 h⁻¹ Mpc）まで拡張し、非線形スケールを含めることでS8の精度が大規模スケールのみの解析と比較して1.6–2.8倍向上することを示している。レンズ効果バイアスに1%の事前分布を適用することで、S8の不確実性は1.1%にまで低下する。

ABSTRACT

The combination of galaxy-galaxy lensing (GGL) and galaxy clustering is a powerful probe of low redshift matter clustering, especially if it is extended to the non-linear regime. To this end, we extend the N-body and halo occupation distribution (HOD) emulator method of arxiv:1907.06293 to model the redMaGiC sample of colour-selected passive galaxies in the Dark Energy Survey (DES), adding parameters that describe central galaxy incompleteness, galaxy assembly bias, and a scale-independent multiplicative lensing bias $A_{lens}$. We use this emulator to forecast cosmological constraints attainable from the GGL surface density profile $\Delta\Sigma(r_p)$ and the projected galaxy correlation function $w_{p,gg}(r_p)$ in the final (Year 6) DES data set over scales $r_p=0.3-30h^{-1}$ Mpc. For a $3\%$ prior on $A_{lens}$ we forecast precisions of $1.9\%$, $2.0\%$, and $1.9\%$ on $\Omega_m$, $\sigma_8$, and $S_8 \equiv \sigma_8\Omega_m^{0.5}$, marginalized over all halo occupation distribution (HOD) parameters as well as $A_{lens}$ and a point-mass contribution to $\Delta\Sigma$. Adding scales $r_p=0.3-3h^{-1}$ Mpc improves the $S_8$ precision by a factor of $\sim1.6$ relative to a large scale ($3.0-30.0h^{-1}$ Mpc) analysis, equivalent to increasing the survey area by a factor of ${\sim}2.6$. Sharpening the $A_{lens}$ prior to $1\%$ further improves the $S_8$ precision by a factor of $1.7$ (to $1.1\%$), and it amplifies the gain from including non-linear scales. Our emulator achieves percent-level accuracy similar to the projected DES statistical uncertainties, demonstrating the feasibility of a fully non-linear analysis. Obtaining precise parameter constraints from multiple galaxy types and from measurements that span linear and non-linear clustering offers many opportunities for internal cross-checks, which can diagnose systematics and demonstrate the robustness of cosmological results.

研究の動機と目的

• 最終的なDESデータセットにおける銀河-銀河レインズディング（GGL）と銀河クラスタリングの組み合わせから得られる宇宙論的制約を予測すること。
• HODベースのN体エミュレータを用いて、GGLおよびクラスタリングのモデル化を非線形領域（rp = 0.3–30 h⁻¹ Mpc）まで拡張すること。
• 非線形スケールの影響がS8の精度に与える影響およびレンズ効果バイアス（Alens）や点質量寄与といったシステムティックパラメータの役割を評価すること。
• DESレベルの統計的不確実性に見合うパーセントレベルの精度でモデル化が可能かどうかを評価すること。
• 異なる銀河サンプルおよびシステムティック要因におけるスケール依存の比較を通じて、内部的一致性のチェックを可能にすること。

提案手法

• Wibkingら（2020）のN体およびHODエミュレータフレームワークを拡張し、DESのredMaGiC非活性銀河サンプルをモデル化する。
• 中心銀河の不完全性、銀河アセンブリーバイアス、およびスケールに依存しないレンズ効果バイアス（Alens）のための新たなパラメータを統合する。
• HODおよびwCDM宇宙論的パrameter空間全体にわたるガウス過程エミュレーションを用いて、スケール0.3–30 h⁻¹ Mpcにおける∆Σ(rp)およびwp,gg(rp)をモデル化する。
• システムティック要因（たとえば、スケアリングバイアスやバリオン効果）をモデル化するために、点質量項を導入する。
• HODパラメータ、Alens、および点質量寄与を周辺化したFisher行列予測を実施する。
• エミュレータの精度を、予想されるDESの統計的不確実性と照合し、パーセントレベルの精度を達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非線形スケール（rp < 3 h⁻¹ Mpc）を含めることで、大規模スケールのみの解析と比較してS8の宇宙論的制約はどの程度向上するか？
• RQ2 レンズ効果バイアスパラメータAlensの事前分布を厳しくすることで、S8の精度はどの程度向上するか？
• RQ3 銀河アセンブリーバイアスや中心銀河の不完全性といったシステムティック要因が、非線形領域における宇宙論的制約に与える影響は何か？
• RQ4 エミュレータは、DESの精度に見合う完全な非線形解析をサポートする十分な精度に達しているか？
• RQ5 非線形GGLおよびクラスタリング測定は、スケールおよび銀河タイプにわたる内部的一致性のチェックをどの程度可能にするか？

主な発見

• Alensに3%の事前分布を適用した場合、S8の精度は1.9%、Ωmは1.9%、σ8は2.0%に達する。
• 非線形スケール（rp = 0.3–3.0 h⁻¹ Mpc）を含めることで、大規模スケールのみ（3.0–30.0 h⁻¹ Mpc）の解析と比較して、S8の精度が1.6倍向上する。
• Alensの事前分布を1%に厳しくすることで、S8の精度は1.1%にまで向上し、非線形スケールの寄与により2.8倍の向上が達成される。
• エミュレータはパーセントレベルの精度を達成しており、最終的なDES redMaGiCデータの予想される統計的不確実性と一致する。
• 点質量の周辺化は宇宙論的精度を低下させないが、Alensの不確実性が1%以上になるとS8の制約が著しく劣化する。
• 本手法により、∆Σにおける小スケールおよび大スケールからの宇宙論的精度がほぼ同一となる強力な内部的一致性のチェックが可能になる。