Skip to main content
QUICK REVIEW

[論文レビュー] Near-IR search for lensed supernovae behind galaxy clusters: III. Implications for cluster modeling and cosmology

T. Riehm, Edvard Mörtsell|HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)|Sep 28, 2011
Gamma-ray bursts and supernovae参考文献 36被引用数 9
ひとこと要約

この論文は、重力レンズ効果を受けるIa型超新星(SNe Ia)が、銀河団の質量モデルを制約し、高赤方偏移におけるハッブル定数を測定できることを示している。SNe Iaの標準キャンドル性を活用して質量シートデgeneracyを解消することで、A1689のような良好にモデル化された銀河団において、たった1つの時間遅延測定でもハッブル定数の精度が約10%に達することを示しており、ダークマターおよび宇宙論の強力なプローブとなる。

ABSTRACT

Massive galaxy clusters at intermediate redshifts act as gravitational lenses that can magnify supernovae (SNe) occurring in background galaxies. We assess the possibility to use lensed SNe to put constraints on the mass models of galaxy clusters and the Hubble parameter at high redshift. Due to the standard candle nature of Type Ia supernovae (SNe Ia), observational information on the lensing magnification from an intervening galaxy cluster can be used to constrain the model for the cluster mass distribution. A statistical analysis using parametric cluster models was performed to investigate the possible improvements from lensed SNe Ia for the accurately modeled galaxy cluster A1689 and the less well constrained cluster A2204. Time delay measurements obtained from SNe lensed by accurately modeled galaxy clusters can be used to measure the Hubble parameter. For a survey of A1689 we estimate the expected rate of detectable SNe Ia and of multiply imaged SNe. The velocity dispersion and core radius of the main cluster potential show strong correlations with the predicted magnifications and can therefore be constrained by observations of SNe Ia in background galaxies. This technique proves especially powerful for galaxy clusters with only few known multiple image systems. The main uncertainty for measurements of the Hubble parameter from the time delay of strongly lensed SNe is due to cluster model uncertainties. For the extremely well modeled cluster A1689, a single time delay measurement could be used to determine the Hubble parameter with a precision of ~ 10%. We conclude that observations of SNe Ia behind galaxy clusters can be used to improve the mass modeling of the large scale component of galaxy clusters and thus the distribution of dark matter. Time delays from SNe strongly lensed by accurately modeled galaxy clusters can be used to measure the Hubble constant at high redshifts.

研究の動機と目的

  • レンズ効果を受けるSNe Iaを用いた銀河団の質量モデル化の可能性を評価すること。
  • 複数像を形成するSNe Iaの時間遅延が、高赤方偏移におけるハッブル定数を測定できるかどうかを調査すること。
  • SNe Iaの明るさ補正が、レンズモデルにおける質量シートデgeneracyをどれほど効果的に解消できるかを評価すること。
  • 観測されたSNe Iaの明るさ補正から、クラスターポテンシャルのパラメータ(例えば、速度分散、コア半径)に与える制約を定量化すること。
  • レンズ効果を受けるSNe Iaが、距離双対性関係や非標準的重力のテストにどのように利用できるかを検討すること。

提案手法

  • 銀河団A1689およびA2204の背後に位置するSNe Iaのレンズ効果による明るさ補正を、パラメトリックな銀河団モデルを用いてシミュレートした。
  • SNe Iaの標準キャンドル性を応用して、絶対明るさ補正を推定し、レンズモデルにおける質量シートデgeneracyを解消した。
  • HST/WFC3および8mクラスの近赤外線スケール調査(例:HAWK-I)を想定し、視野と観測間隔を考慮して、レンズ効果を受けるSNe Iaの検出率をシミュレートした。
  • 予測された光曲線とモデルの不確実性を用いて、良好にモデル化されたクラスターや複数像を形成するSNe Iaの時間遅延の精度を推定した。
  • 時間遅延測定とSNe Ia明るさ補正データを組み合わせることで、ハッブル定数の制約がどの程度改善されるかを定量化した。
  • 星やMACHOによるマイクロレンズ効果がSNe光曲線に与える影響と、大規模な質量モデル化に与える影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1複数像系がほとんど知られていない状況においても、レンズ効果を受けるSNe Iaは銀河団の質量分布に有意義な制約をもたらすか?
  • RQ2SNe Iaの標準キャンドル性は、銀河団レンズモデルにおける質量シートデgeneracyをどの程度効果的に解消できるか?
  • RQ3良好にモデル化されたクラスターや複数像を形成するSNe Iaの時間遅延を用いて、ハッブル定数をどの程度の精度で測定できるか?
  • RQ4HST/WFC3および8mクラスの近赤外線スケール調査において、レンズ効果を受けるSNe Iaの予想検出率はどの程度か?
  • RQ5レンズ効果を受けるSNe Iaは、高赤方偏移宇宙論における距離双対性関係 $d_L = (1+z)^2 d_A$ のテストに利用できるか?

主な発見

  • 主なクラスターポテンシャルの速度分散とコア半径は、予測される明るさ補正と強く相関しており、観測されたSNe Iaの明るさ補正からそのパラメータを制約可能である。
  • 良好にモデル化されたクラスターA1689では、強いレンズ効果を受けるSNe Iaの時間遅延を1つ測定するだけで、ハッブル定数の精度が約10%に達する。
  • A2204のような制約が少ないクラスターでは、1つのSNe Ia検出によってダークマターホールのモデルパラメータが顕著に絞り込める。
  • 星やMACHOによるマイクロレンズ効果はわずかなずれを引き起こすと予想され、光曲線の変調によって同定可能である。
  • 複数像を形成するSNe Iaは、特に明るいタイプ(例:SNe IaやIIn)において、時間遅延の検出確率が非常に高い。
  • 本研究は、現在のテストが $z < 1$ に制限され、20%以上の不確実性を有するのに対し、レンズ効果を受けるSNe Iaがより高い赤方偏移域で距離双対性関係をより高い精度で探査可能であることを示している。

より良い研究を、今すぐ始めましょう

論文の読解から最終レビューまで、研究時間を劇的に削減しましょう。

クレジットカード登録不要

このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。