[論文レビュー] MGLenS: Modified gravity weak lensing simulations for emulation-based cosmological inference

Joachim Harnois-Déraps, César Hernández‐Aguayo+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2022

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、エミュレーションベースの宇宙論的推論を目的とした、50万平方度にわたる修正重力弱レントゲン効果シミュレーションMGLenSを紹介する。cosmoSISフレームワーク内で$f(R)$およびnDGP重力モデルを用い、ステージ-IV宇宙望遠鏡が$f_{R_0} \gtrsim 3 \times 10^{-6}$および$H_0 r_c \lesssim 1.0$を3σ以上で検出可能であることを示した。内因性配列のマージナライゼーションを施し、$\ell=5000$までのスケールを含めた場合、95%信頼区間で$f_{R_0} < -5.24$ log$_{10}$の制約が得られた。シミュレーションデータは論文受理後、公開される。

ABSTRACT

We present MGLenS, a large series of modified gravity lensing simulations tailored for cosmic shear data analyses and forecasts in which cosmological and modified gravity parameters are varied simultaneously. Based on the FORGE and BRIDGE $N$-body simulation suites presented in companion papers, we construct 500,000 deg$^2$ of mock Stage-IV lensing data, sampling a pair of 4-dimensional volumes designed for the training of emulators. We validate the accuracy of MGLenS with inference analyses based on the lensing power spectrum exploiting our implementation of $f(R)$ and nDGP theoretical predictions within the cosmoSIS cosmological inference package. A Fisher analysis reveals that the vast majority of the constraining power from such a survey comes from the highest redshift galaxies alone. We further find from a full likelihood sampling that cosmic shear can achieve 95% CL constraints on the modified gravity parameters of log$_{10}\left[ f_{R_0} ight] &lt; -5.24$ and log$_{10}\left[ H_0 r_c ight] &gt; -0.05$, after marginalising over intrinsic alignments of galaxies and including scales up to $\ell=5000$. Such a survey setup could in fact detect with more than $3σ$ confidence $f(R)$ values larger than $3 imes 10^{-6}$ and $H_0 r_c$ smaller than 1.0. Scale cuts at $\ell=3000$ reduce the degeneracy breaking between $S_8$ and the modified gravity parameters, while photometric redshift uncertainty seem to play a subdominant role in our error budget. We finally explore the consequences of analysing data with the wrong gravity model, and report the catastrophic biases for a number of possible scenarios. The Stage-IV MGLenS simulations, the FORGE and BRIDGE emulators and the cosmoSIS interface modules will be made publicly available upon journal acceptance.

研究の動機と目的

• 宇宙剪断解析における修正重力の検証を目的とした大規模シミュレーション・スイートの開発。
• 多様な宇宙論的および重力パラメータを有するシミュレートされたレントゲン効果データに基づくエミュレータのトレーニングを通じた、高精度な宇宙論的推論の実現。
• 将来の弱レントゲン効果宇宙望遠鏡が$f(R)$およびnDGP重力モデルに与える制約力の評価。
• データ解析における誤った重力モデル仮定から生じるバイアスの特定。
• コミュニティ向けに公開可能なシミュレーションおよび推論ツールの提供。

提案手法

• MGLenSシミュレーションは、forgeおよびbridge $N$-体シミュレーション・スイートに基づき、宇宙論的および修正重力パラメータの4次元パラメータ空間において、50万平方度の模擬レントゲン効果データを生成した。
• シミュレーションには、フラットスカイおよびカーブドスカイの両配置における収束マップを含み、任意の弱レントゲン効果統計量の解析に適している。
• 理論的予測としての$f(R)$およびnDGP重力の実装は、cosmoSIS宇宙論的推論パッケージ内で行われ、尤度ベースの解析を可能にした。
• SLICSの共分散行列およびMGLenSデータを用いた機械学習によるエミュレータのトレーニングにより、尤度評価の高速化を実現した。
• フィッシャー行列およびフル尤度サンプリングを用いて、$S_8$と修正重力パラメータの間の制約とデゲネラシーを予測・評価した。
• 誤った重力モデルを用いて宇宙論を推論することで、パラメータ回復における深刻なバイアスの程度を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ステージ-IV感度を持つ弱レントゲン効果宇宙望遠鏡は、$f(R)$およびnDGP重力モデルにおける一般相対性理論からのずれを検出可能か？
• RQ2 $S_8$と修正重力パラメータの間のデゲネラシーは、推論精度にどのように影響するか？
• RQ3 赤方偏移の光度誤差およびスケールカットは、宇宙剪断の制約力にどのような影響を及えるか？
• RQ4 誤った重力モデルを用いてデータを解析した場合、どの程度のバイアスが生じるか？
• RQ5 合成パラメータ$\zeta_{R_0}^{\alpha}$および$\zeta_{r_c}^{\alpha}$を用いることで、修正重力パラメータの測定精度が向上するか？

主な発見

• 内因性配列のマージナライゼーションを施し、$\ell = 5000$までのスケールを含めた場合、95%信頼区間で$\log_{10}(f_{R_0}) < -5.24$および$\log_{10}(H_0 r_c) > -0.05$の制約が得られた。
• 5000平方度のデータを有するステージ-IV宇宙望遠鏡は、$f_{R_0} \gtrsim 3.2 \times 10^{-6}$および$H_0 r_c \lesssim 1.0$を3σ以上で検出可能である。
• より弱いモデルに対しては、$f_{R_0}$の95%信頼区間上限が$2.0 \times 10^{-7}$、$H_0 r_c$の下限が2.6である。
• $\ell = 3000$でのスケールカットにより、$S_8$と修正重力パラメータのデゲネラシーが低減され、パラメータ分解能が向上した。
• 光度赤方偏移の不確実性は、他のシステムティック要因と比較して誤差予算において二次的役割を果たす。
• 誤った重力モデルを用いてデータを解析すると、一部のケースで20σを超える深刻なバイアスが生じ、物理的にあり得ない修正重力特徴の検出が行われた。