[論文レビュー] Snowmass2021 Cosmic Frontier White Paper: Prospects for obtaining Dark Matter Constraints with DESI

Monica Valluri, Solene Chabanier+30 more|arXiv (Cornell University)|Mar 14, 2022

Dark Matter and Cosmic Phenomena被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、ダークエネルギー分光計器（DESI）が、Ly-αフォレストおよび銀河系の星の速度に関する広域分光測定を通じて、ダークマターの性質に対する制約を顕著に改善できることを提案している。DESIのデータを大規模な宇宙論的シミュレーションおよびエミュレータと組み合わせることで、標準的なコールドダークマターを超えた、ぬるい（WDM）、自己相互作用（SIDM）、かすかな（FDM）ダークマターなどの代替的ダークマター・モデルに対する高精度な制約が可能になる。

ABSTRACT

Despite efforts over several decades, direct-detection experiments have not yet led to the discovery of the dark matter (DM) particle. This has led to increasing interest in alternatives to the Lambda CDM (LCDM) paradigm and alternative DM scenarios (including fuzzy DM, warm DM, self-interacting DM, etc.). In many of these scenarios, DM particles cannot be detected directly and constraints on their properties can ONLY be arrived at using astrophysical observations. The Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) is currently one of the most powerful instruments for wide-field surveys. The synergy of DESI with ESA's Gaia satellite and future observing facilities will yield datasets of unprecedented size and coverage that will enable constraints on DM over a wide range of physical and mass scales and across redshifts. DESI will obtain spectra of the Lyman-alpha forest out to z~5 by detecting about 1 million QSO spectra that will put constraints on clustering of the low-density intergalactic gas and DM halos at high redshift. DESI will obtain radial velocities of 10 million stars in the Milky Way (MW) and Local Group satellites enabling us to constrain their global DM distributions, as well as the DM distribution on smaller scales. The paradigm of cosmological structure formation has been extensively tested with simulations. However, the majority of simulations to date have focused on collisionless CDM. Simulations with alternatives to CDM have recently been gaining ground but are still in their infancy. While there are numerous publicly available large-box and zoom-in simulations in the LCDM framework, there are no comparable publicly available WDM, SIDM, FDM simulations. DOE support for a public simulation suite will enable a more cohesive community effort to compare observations from DESI (and other surveys) with numerical predictions and will greatly impact DM science.

研究の動機と目的

• DESIの広域分光測定を活用して、天体物理学的観測による非コールドダークマター・モデルの制約を図ること。
• 温暖（WDM）、自己相互作用（SIDM）、かすかなダークマター（FDM）といった代替的ダークマター状況のための公に利用可能なシミュレーションが不足しているという問題に対処すること。
• 高解像度の流体ダイナミクス的シミュレーションとエミュレータ技術を組み合わせることで、ダークマターの制約における統計的精度を向上させること。
• 後処理による解析的補正を用いて、フィードバックおよび再電離効果をモデリングすることで、宇宙論的および天体物理学的パラメータの共同推論を可能にすること。
• コミュニティ全体でのダークマター・モデル比較を支援するため、公共のシミュレーション・スイートの開発を主張して、DOEの資金支援を求めること。

提案手法

• z ≲ 5 における約100万スペクトルのLy-αフォレスト分光測定をDESIが実施し、低密度の銀河間媒体（IGM）のクラスタリングを調べ、ダークマターの性質を推定する。
• DESIが得る約1000万個の銀河系および近傍銀河群の星の径方向速度と、Gaiaのアストロメトリーを組み合わせ、全般的なダークマター分布および準位のハロー質量関数を制約する。
• 宇宙論的パrameter（ダークマターの性質を含む）に応じたIGM応答をモデル化するため、簡略化された天体物理学を用いた約10の高解像度流体ダイナミクス的シミュレーションのグリッドを構築する。
• シミュレーション・グリッド上で訓練された高速補間スキーム（エミュレータ）を開発し、数百万のパラメータ組み合わせに対する効率的な事後分布推論を可能にする。
• 補助的なフル・フォースの銀河形成シミュレーションから得た解析的補正を適用し、星形成およびAGNフィードバック効果がLy-α統計に与える影響を補償する。
• DESIのデータを、将来的な施設（例：ローマン宇宙望遠鏡、LSST）と統合することで、赤方偏移および質量スケールにわたる制約を拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DESIのLy-αフォレストデータは、WDMやFDMのような非コールドダークマター候補の質量および相互作用断面積の制約をどの程度改善できるか？
• RQ2 DESIとGaiaの星の速度測定は、銀河系ハロー内の準位のハロー質量関数およびダークマター分布の制約をどの程度高めるか？
• RQ3 天体物理学的フィードバックを考慮しつつ、IGMのダークマター物理学への応答を正確にモデル化するにはどの程度のシミュレーションの忠実度が必要か？
• RQ4 エミュレータベースの推論技術は、DESIの広域分光測定データからの高精度な宇宙論的パラメータ推定を可能にするか？
• RQ5 代替的ダークマター・モデル用の公的シミュレーション・スイートは、コミュニティ全体のダークマター研究の進展をどの程度加速できるか？

主な発見

• DESIのLy-αフォレスト調査は、過去の調査よりも4倍のクェーサー分光スペクトルを取得し、約100万スレクトルを獲得することで、低密度IGMクラスタリングに関するより厳密な制約が得られる。
• DESIの径方向速度とGaiaのアストロメトリーの組み合わせにより、銀河系のダークマターハローおよび準位のハロー集団を、低質量域まで高精度にマッピング可能になる。
• 簡略化された天体物理学を用いた約10の高解像度流体ダイナミクス的シミュレーションのグリッドは、宇宙論的パラメータ（ダークマターの性質を含む）に応じたLy-αフォレストパワー・スペクトルの依存関係をモデル化するのに十分である。
• これらのシミュレーション・グリッド上で訓練されたエミュレータは、モデルの出力を効率的に補間でき、わずか数10回のフル・シミュレーションで、数百万のパラメータ組み合わせに対する事後分布推論を可能にする。
• 補助的なフル・フォースのシミュレーションから得た解析的補正は、各パラメータセットごとに再シミュレーションを実行する必要なく、フィードバック効果がLy-α統計に与える影響を補償できる。
• 次世代のDESI調査では、クェーサーおよび星の速度調査を拡大することで、統計的精度を向上させながら、ダークエネルギーとダークマター科学の両方の目標を同時に達成できる可能性がある。