[論文レビュー] Weak lensing mass map and peak statistics in CFHT/Stripe82 survey

Huanyuan Shan, Jean‐Paul Kneib+8 more|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2013

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 3被引用数 1

ひとこと要約

本研究では、124 deg²をカバーするCFHT Stripe82調査からの弱レンズ質量マップを提示し、ピーク統計を用いてΛCDM予測を検証する。高SNRピークはNFWモデルと整合し、SISモデルは3σで棄却される。また、ダーククラスターと赤マップパークラスタの間でレンズシグナルに2倍の差が検出され、その半数が誤検出である可能性を示唆する。

ABSTRACT

ABSTRACT We present the weak lensing mass map of the 173 tiles Canada-France-Hawaii TelescopeStripe82 Survey (CS82) with the effective area ∼ 124 deg 2 and study the peak statistics, in-cluding peak abundance, correlation functions and tangential-shear profile of peaks with themass map. We find that (1) peak abundance detected in CS82 are c onsistent with predictionsfrom a ΛCDM cosmological model, once noise effects are properly included; (2) correlationfunction of peaks with different signal-to-noise ratio (SNR) can be well fitted with powerlaws. Combining with the SDSS-III/Constant Mass (CMASS) galaxies, the cross-correlationbetween CMASS galaxies and high SNR peaks can be well-fitted with a power law; (3) thetangential shear profiles of the peaks increase with SNR. We c oncentrate on fitting spheri-cal models to the tangential profiles with both singular isot hermal sphere (SIS) and NavarroFrenk & White (NFW) models. For the high SNR peaks, the SIS model is rejected at ∼ 3σ.Comparing the Dark and matched clumps to the optically selected redMaPPer clusters, a dif-ference in lensing signal of a factor of 2 can be found, reflect ing the fact that likely about halfof the dark clumps are false detection.Key words: large-scale structure of Universe-gravitational lensing: weak

研究の動機と目的

• 124 deg²をカバーするCFHT Stripe82調査からの高精度な弱レンズ質量マップの作成。
• 質量マップ内でのピーク統計（頻度、相関関数、接線方向のスヘアプロファイル）の分析。
• 観測されたピーク統計が、ΛCDM宇宙論的モデルの予測と整合するかどうかの検証。
• 弱レンズで検出された「ダーククラスター」と、光学的に選別された赤マップパークラスタのレンズシグナルの比較。
• 弱レンズピーク検出の信頼性を、CMASS銀河とのクロス相関を用いて評価。

提案手法

• 背景銀河の偏光測定を用いて、CFHT/Stripe82の173枚のタイルから弱レンズ質量マップを構築。
• ノイズ効果を明示的にモデル化した上で、SNR（信号対ノイズ比）に基づいて質量マップ内のピークを特定。
• 異なるSNRバインのピークの相関関数にべき乗則モデルをフィット。
• ピーク周囲の接線方向スヘアプロファイルを測定し、単一等温球（SIS）モデルとナヴァロ＝フレンク＝ホワイト（NFW）モデルの両方でフィット。
• 高SNRピークとSDSS-III CMASS銀河とのクロス相関をとり、パワー則の期待値と空間クラスタリングの一貫性を検証。
• 弱レンズで検出された「ダーククラスター」のレンズシグナルと、光学的に選別された赤マップパークラスタのレンズシグナルを比較し、誤検出率を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ノイズ効果を適切に取り入れた場合、CFHT Stripe82弱レンズ質量マップにおける観測ピーク頻度はΛCDM予測と整合するか？
• RQ2 異なるSNR値をもつピークの相関関数はどのように振る舞い、べき乗則モデルで記述可能か？
• RQ3 高SNRピークとCMASS銀河とのクロス相関は、パワー則の空間分布と整合するか？
• RQ4 ピークの接線方向スヘアプロファイルはSNRに応じて増加するか？ また、SISモデルとNFWモデルのどちらがデータによりよくフィットするか？
• RQ5 光学的に同定されたクラスタと比較した場合、弱レンズで検出されたダーククラスターのうち、誤検出である可能性がある割合はどの程度か？

主な発見

• ノイズ効果を適切に取り入れた場合、CS82弱レンズ質量マップにおけるピーク頻度はΛCDM予測と整合する。
• 異なるSNRのピークの相関関数は、べき乗則フィットにより良好に記述できる。
• CMASS銀河と高SNRピークとのクロス相関はパワー則に良好にフィットし、空間クラスタリングの一貫性を示す。
• ピークの接線方向スヘアプロファイルはSNRに応じて増加し、より高いSNRの特徴にはより強い質量集中があることを示す。
• 単一等温球（SIS）モデルは、高SNRピークに対して約3σの有意水準で棄却される。
• ダーククラスターと赤マップパークラスタの間でレンズシグナルに2倍の差が観測され、ダーククラスターの半数が誤検出である可能性を示唆する。