Nagoya University · 물리·천문학
Hironao Miyatake 교수의 연구실은 은하 군집과 다크 물질의 분포를 분석함으로써 현대 천체물리학의 핵심 문제인 표준 우주론 모델의 한계를 탐구합니다. 주로 스펙트럼적 천체망원경 데이터(예: SDSS, BOSS, HSC)를 활용해 은하-은하군 상관관계와 약한 중력 렌즈링을 분석하며, 할로우 어셈블리 밴스 등 우주의 대규조직 구조가 우주의 진화에 미치는 영향을 연구합니다. 특히, 우주에서의 물질 분포가 이른 시기와 늦은 시기에 어떻게 다를 수 있는지에 대한 이질성(예: 클러스터리프니스 불일치)을 해소하기 위한 새로운 분석 기법과 우주론적 파rameter 추정 기법을 개발하고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
We present significant evidence of halo assembly bias for SDSS redMaPPer galaxy clusters in the redshift range [0.1, 0.33]. By dividing the 8,648 clusters into two subsamples based on the average member galaxy separation from the cluster center, we first show that the two subsamples have very similar halo mass of M_{200m}≃1.9×10^{14} h^{-1}M_{⊙} based on the weak lensing signals at small radii R≲10 h^{-1}Mpc. However, their halo bias inferred from both the large-scale weak lensing and the projec
A joint analysis of the clustering of galaxies and their weak gravitational lensing signal is well-suited to simultaneously constrain the galaxy–halo connection as well as the cosmological parameters by breaking the degeneracy between galaxy bias and the amplitude of clustering signal. In a series of two papers, we perform such an analysis at the highest redshift () in the literature using CMASS galaxies in the Sloan Digital Sky Survey-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey Eleventh Data Re
A new analysis of the distribution of matter in the Universe continues to find a discrepancy in the clumpiness of dark matter in the late and early Universe, suggesting a fundamental error in the standard cosmological model.
We present validation tests of emulator-based halo model method for cosmological parameter inference, assuming hypothetical measurements of the projected correlation function of galaxies, ${w}_{\mathrm{p}}(R)$, and the galaxy-galaxy weak lensing, $\mathrm{\ensuremath{\Delta}}\mathrm{\ensuremath{\Sigma}}(R)$, from the spectroscopic SDSS galaxies and the Hyper Suprime-Cam Year 1 (HSC-Y1) galaxies. To do this, we use dark emulator developed in Nishimichi et al. based on an ensemble of $N$-body simu
