[論文レビュー] On constraining Cosmology and the Halo Mass Function with Weak Gravitational Lensing

Shiming Gu, Marc-Antoine Dor+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2023

Cosmology and Gravitation Theories参考文献 98被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、弱引力レンズ解析においてホールマス関数（HMF）を可変にする影響を調査し、修正されたHMFがPlanckとDES-y3/KiDS-1000データの間のS₈不一致を解消できることを示している。宇宙論的パラメータとともにHMFパラメータを自由にすることで、k ~ 1 h/Mpcにおける物質パワー スペクトルのパワーが約25%低下し、新しい物理が必要ないままPlanck宇宙論がレンズデータと整合するようになる。

ABSTRACT

The discrepancy between the weak lensing (WL) and the {\it Planck} measurements of $S_8$ has been a subject of several studies. These studies tend to show that a suppression of the amplitude of the mass power spectrum $P(k)$ at high $k$ could resolve it. The WL signal at small-scale is sensitive to various effects, such as baryonic effects and intrinsic alignment. The accuracy of $P(k)$ depends on the modelling precision of these effects. A common approach for calculating $P(k)$ relies on a halo model. Amongst the various components necessary for the construction of $P(k)$, the halo mass function (HMF) is an important one. Traditionally, the HMF has been assumed to follow a fixed model. Recent literature shows that baryonic physics, amongst several other factors, could affect the HMF. In this study, we investigate the impact of allowing the HMF to vary. This provides a way of testing the validity of the halo model-HMF calibration using data. We find that the {\it Planck} cosmology is not compatible with the vanilla HMF for both the DES-y3 and the KiDS-1000 data. When the cosmology and the HMF parameters are allowed to vary, the {\it Planck} cosmology is no longer in tension. The modified HMF predicts a matter power spectrum with a $\sim 25\%$ power loss at $k\sim 1~{ m h/Mpc}$, in agreement with the recent studies. We show that Stage IV surveys will be able to measure the HMF parameters with a few percent accuracy.

研究の動機と目的

• 弱レンズ調査（DES-y3、KiDS-1000）とPlanck CMB測定値の間のS₈不一致を解消するために、ホールマス関数（HMF）パラメータを自由化できるかを調査すること。
• 宇宙論的パラメータを同時に自由化する場合、標準的なSheth-Tormen HMFモデルが現在の弱レンズデータと整合するかを評価すること。
• 将来のステージIV調査が、HMFパラメータを数パーセントの精度で制約できる可能性を評価すること。
• バリオン効果や内在的整列のP(k)モデリングの不一致が、システムティックスではなくHMFキャリブレーションの不正確さに起因する可能性を検討すること。
• HMFが未モデル化の非線形効果を吸収できることをテストし、物質パワー スペクトルに対する恣意的な修正に依存する必要を減らすこと。

提案手法

• 著者らは、HMcodeソフトウェアを改変し、Sheth-Tormen HMFモデルにおける宇宙論的パラメータとHMFパラメータ（p, q）の同時推定を可能にした。
• DES-y3およびKiDS-1000共同研究の同一の分析パイプラインを用いて、既存のデータ製品および手法と整合性を保った。
• 物質パワー スペクトルP(k)は、ホールモデルフレームワーク内でHMFを自由な要素として計算し、弱レンズのせん断相互相関関数ξ₊およびξ₋に投影した。
• 事後分布はMultiNestを用いてサンプリングされ、弱レンズのせん断パワー スペクトルおよび角度クラスタリングからの制約が得られた。
• 固定HMF（Sheth-Tormen）と自由HMFの両方のシナリオを比較し、Planck18、DES-y3、KiDS-1000宇宙論との整合性をテストした。
• バリオン効果および内在的整列への感受性は、HMFパラメータ空間を通じて暗黙的に吸収され、これらの効果を直接モデリングする必要がなくなった。

Figure 1: Left Panels: The halo mass functions at $z=0$ are shown with different HMF input parameter. The dotted line in the top-left sub-panel shows the canonical ST model with $q=0.707$ , $p=0.3$ , ${\sigma_{8}}=0.81$ , and $A(p)=0.322$ . The solid and dashed lines on this panel show the impact ch

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ホールマス関数を可変にすることで、PlanckとDES-y3やKiDS-1000などの弱レンズ調査の間のS₈不一致を解消できるか？
• RQ2 宇宙論的パラメータも自由にできる場合、標準的なSheth-Tormen HMFモデルは現在の弱レンズデータと整合するか？
• RQ3 HMFは、バリオンフィードバックや内在的整列といった未モデル化の非線形効果をどの程度吸収できるか？
• RQ4 将来のステージIV弱レンズ調査が、HMFパラメータをどの程度の精度で制約できるか？
• RQ5 観測されたS₈不一致は、新しい物理やシステムティックスではなく、HMFキャリブレーションの不正確さに起因するのだろうか？

主な発見

• 標準的なSheth-Tormen HMFは、DES-y3およびKiDS-1000データにフィットさせた際、Planck18宇宙論と整合せず、モデルの不一致を示している。
• 宇宙論的パラメータとHMFパラメータ（p, q）の両方を自由化すると、Planck18とのS₈不一致が解消され、事後分布のS₈値はPlanck18と一致するようになった。
• 修正されたHMFは、k ~ 1 h/Mpcにおける物質パワー スペクトルを約25%抑制し、P(k)の修正によってS₈不一致を解消しようとする他の研究と整合的である。
• データから推定されたHMFパラメータ（p, q）は、標準的なSheth-Tormen値（p=0.3, q=0.707）を強く除外しており、現在のHMFキャリブレーションに欠陥がある可能性を示唆している。
• ステージIV弱レンズ調査は、HMFパラメータを数パーセントの精度で測定できると予想され、HMFモデルの堅実なテストが可能になる。
• この結果は、未モデル化の非線形効果がHMFによって吸収可能である可能性を示しており、現在のシミュレーションがハロ形成や分布に影響を与える要因を欠いている可能性を示唆している。

Figure 2: Impact of modified HMF parameters on the shear correlation function $\xi_{+}$ (left panels) and $\xi_{-}$ (right panels). The layout and the curves is the same as in Figure 1 . The Limber projection is based on the redshift distribution of KiDS-1000 bin $5$ .