[論文レビュー] The DESI One-Percent Survey: Exploring the Halo Occupation Distribution of Luminous Red Galaxies and Quasi-Stellar Objects with AbacusSummit

Sihan Yuan, Hanyu Zhang+40 more|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2023

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用数 9

ひとこと要約

この論文は DESI One-Percent Survey の LRG および QSO サンプルの Halo Occupation Distribution 分析を AbacusSummit シミュレーションを用いて包括的に行い、HOD パラメータを制約し、銀河モックを導出する。現在の不確実性ではアセンブリバイアスの証拠はない。

ABSTRACT

We present the first comprehensive Halo Occupation Distribution (HOD) analysis of the DESI One-Percent survey Luminous Red Galaxy (LRG) and Quasi-Stellar Object (QSO) samples. We constrain the HOD of each sample and test possible HOD extensions by fitting the redshift-space galaxy 2-point correlation functions in 0.15 < r < 32 Mpc/h in a set of fiducial redshift bins. We use AbacusSummit cubic boxes at Planck 2018 cosmology as model templates and forward model galaxy clustering with the AbacusHOD package. We achieve good fits with a standard HOD model with velocity bias, and we find no evidence for galaxy assembly bias or satellite profile modulation at the current level of statistical uncertainty. For LRGs in 0.4 < z < 0.6, we infer a satellite fraction of fsat = 11+-1%, a mean halo mass of log10 Mh = 13.40+0.02-0.02, and a linear bias of blin = 1.93+0.06-0.04. For LRGs in 0.6 < z < 0.8, we find fsat = 14+-1%, log10 Mh = 13.24+0.02-0.02, and blin = 2.08+0.03-0.03. For QSOs, we infer fsat = 3+8-2%, log10 Mh = 12.65+0.09-0.04, and blin = 2.63+0.37-0.26 in redshift range 0.8 < z < 2.1. Using these fits, we generate a large suite of high-fidelity galaxy mocks. We also study the redshift-evolution of the DESI LRG sample from z = 0.4 up to z = 1.1, revealing significant and interesting trends in mean halo mass, linear bias, and satellite fraction.

研究の動機と目的

• DESI LRG および QSO サンプルのための銀河–ハロー接続を動機づけ、定量化する。
• 赤shifts space における 2 点相関関数を用いて LRG と QSO の HOD パラメータを制約する。
• HOD フレームワーク内でのアセンブリバイアスや衛星プロファイルの変調などの拡張を検証する。
• AbacusSummit を用いたクラスタリングの前方モデル化により、宇宙論と系統誤差のテストのための現実的なモックを生成する。

提案手法

• AbacusSummit の Planck 2018 宇宙論をモデルテンプレートとして使用する。
• AbacusHOD パッケージを用いた銀河クラスタリングの前方モデル化により、ハローを銀河へ写像する。
• fiducial redshift bins で赤shifts space の 2 点相関関数 xi(r_p, r_pi) および投影相関 w_p(r_p) を適合させる。
• 中心天体と衛星の速度を考慮するために速度バイアスを 2 パラメータで導入する。
• LRGs には追加の不完全性パラメータと速度バイアスを含む基準的な 6 パラメータ HOD を採用し、QSOs には同様だが衛星のみのモデルを採用する。
• LRG サンプルに対する中心/衛星のアセンブリバイアスと衛星プロファイルバイアスの拡張を検証し、尤度によって評価する。

Figure 1 : The DESI One-Percent Survey LRG and QSO mean number density as a function of redshift. The dashed vertical lines show the fiducial LRG redshift bin edges of $z=0.6$ , $z=0.8$ , and the maximum redshift we consider for the QSO sample $z=2.1$ .

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DESI One-Percent Survey の赤shifts 範囲 0.4<z<0.6 および 0.6<z<0.8 における DESI LRG の Halo Occupation Distribution パラメータは何か？
• RQ2 0.8<z<2.1 における DESI One-Percent Survey の QSOs の HOD パラメータは何で、LRGs とどのように比較されるか？
• RQ3 現在のデータにおいて銀河のアセンブリバイアスや衛星プロファイルの変調の統計的証拠はあるか？
• RQ4 HOD のフィットは赤shifts space のクラスタリング xi(r_p, r_pi) と投影クラスタリング w_p(r_p) を再現し、宇宙論解析のための現実的なモックを生成できるか？
• RQ5 0.4–1.1 の赤shifts にわたる平均ハロ質量、線形バイアス、衛星分数は DESI LRG の赤shifts の進化とどのように現れるか？

主な発見

• LRGs in 0.4<z<0.6 have f_sat = 11% ± 1%, log10(M_h) = 13.40 +0.02/-0.02, and b_lin = 1.93 +0.06/-0.04.
• LRGs in 0.6<z<0.8 have f_sat = 14% ± 1%, log10(M_h) = 13.24 +0.02/-0.02, and b_lin = 2.08 +0.03/-0.03.
• QSOs in 0.8<z<2.1 have f_sat = 3%^{+8}_{-2}, log10(M_h) = 12.65 +0.09/-0.04, and b_lin = 2.63 +0.37/-0.26.
• 標準的な速度バイアスを伴う HOD は DESI One-Percent のクラスタリングデータに良好な適合を示す。
• 現在の統計的不確実性では銀河アセンブリバイアスや衛星プロファイルのモジュレーションの証拠は見られない。
• 赤shifts 依存の HOD の広範なスイートを含むモックが生成され、宇宙論パイプラインのテストを堅牢に行える。

(a) LRG sample