[논문 리뷰] Exploiting Non-linear Scales in Galaxy-Galaxy Lensing and Galaxy Clustering: A Forecast for the Dark Energy Survey

Andrés N. Salcedo, David H. Weinberg외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 13.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena참고 문헌 96인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 암흑 에너지 설문조사(DES) 연간 데이터인 DES 연도 6 자료에서 은하-은하 렌즈 효과(GGL)와 은하 군집의 고정밀도 HOD 기반 에뮬레이터를 개발하여, 비선형 영역(rp = 0.3–30 h⁻¹ Mpc)까지 확장하여 우주론적 제약 조건을 예측한다. 비선형 영역을 포함할 경우, 대규모 영역 전용 분석 대비 S8 정밀도가 1.6–2.8배 향상되며, 렌즈 효과 편향에 대해 1% 이내의 사전 정보를 사용할 경우 S8의 불확실성은 1.1%에 도달한다.

ABSTRACT

The combination of galaxy-galaxy lensing (GGL) and galaxy clustering is a powerful probe of low redshift matter clustering, especially if it is extended to the non-linear regime. To this end, we extend the N-body and halo occupation distribution (HOD) emulator method of arxiv:1907.06293 to model the redMaGiC sample of colour-selected passive galaxies in the Dark Energy Survey (DES), adding parameters that describe central galaxy incompleteness, galaxy assembly bias, and a scale-independent multiplicative lensing bias $A_{lens}$. We use this emulator to forecast cosmological constraints attainable from the GGL surface density profile $\Delta\Sigma(r_p)$ and the projected galaxy correlation function $w_{p,gg}(r_p)$ in the final (Year 6) DES data set over scales $r_p=0.3-30h^{-1}$ Mpc. For a $3\%$ prior on $A_{lens}$ we forecast precisions of $1.9\%$, $2.0\%$, and $1.9\%$ on $\Omega_m$, $\sigma_8$, and $S_8 \equiv \sigma_8\Omega_m^{0.5}$, marginalized over all halo occupation distribution (HOD) parameters as well as $A_{lens}$ and a point-mass contribution to $\Delta\Sigma$. Adding scales $r_p=0.3-3h^{-1}$ Mpc improves the $S_8$ precision by a factor of $\sim1.6$ relative to a large scale ($3.0-30.0h^{-1}$ Mpc) analysis, equivalent to increasing the survey area by a factor of ${\sim}2.6$. Sharpening the $A_{lens}$ prior to $1\%$ further improves the $S_8$ precision by a factor of $1.7$ (to $1.1\%$), and it amplifies the gain from including non-linear scales. Our emulator achieves percent-level accuracy similar to the projected DES statistical uncertainties, demonstrating the feasibility of a fully non-linear analysis. Obtaining precise parameter constraints from multiple galaxy types and from measurements that span linear and non-linear clustering offers many opportunities for internal cross-checks, which can diagnose systematics and demonstrate the robustness of cosmological results.

연구 동기 및 목표

• 최종 DES 데이터 세트에서 은하-은하 렌즈 효과(GGL)와 은하 군집의 조합으로부터 우주론적 제약 조건을 예측하는 것.
• HOD 기반 N-체 에뮬레이터를 사용하여 GGL 및 군집 모델링을 비선형 영역(rp = 0.3–30 h⁻¹ Mpc)까지 확장하는 것.
• 비선형 영역이 S8 정밀도에 미치는 영향과 렌즈 효과 편향(Alens) 및 점질량 기여와 같은 체계적 매개변수의 역할을 평가하는 것.
• DES 수준의 통계적 불확실성에 대응하는 비선형 분석에서 백분율 수준의 정확도를 달성할 수 있는지 평가하는 것.
• 다양한 은하 샘플과 체계적 요인 간의 척도 의존적 비교를 통해 내부 일관성 검증을 가능하게 하는 것.

제안 방법

• Wibking 등(2020)의 N-체 및 HOD 에뮬레이터 프레임워크를 확장하여 DES의 redMaGiC 비활성 은하 샘플을 모델링한다.
• 중앙 은하의 누락, 은하 형성 편향, 척도 독립적 렌즈 효과 편향(Alens)을 위한 신규 매개변수를 통합한다.
• HOD 및 wCDM 우주론적 매개변수 공간 전반에 걸쳐 가우시안 프로세스 에뮬레이션을 적용하여, 0.3–30 h⁻¹ Mpc 범위의 ∆Σ(rp) 및 wp,gg(rp)를 모델링한다.
• 헤어 캘리브레이션 편향 또는 바리온 효과와 같은 체계적 요인을 모델링하기 위해 점질량 항을 사용한다.
• HOD 매개변수, Alens, 점질량 기여를 근거로 하여 피셔 행렬 예측을 수행한다.
• 에뮬레이터 정확도를 최종 DES 통계적 불확실성과 비교하여 백분율 수준의 정밀도를 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비선형 영역(rp < 3 h⁻¹ Mpc)을 포함할 경우, 대규모 영역 전용 분석 대비 S8에 대한 우주론적 제약 조건은 얼마나 향상되는가?
• RQ2 렌즈 효과 편향 매개변수 Alens의 사전 정보를 더욱 좁힐 경우 S8 정밀도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 은하 형성 편향 및 중심 은하의 누락과 같은 체계적 요인이 비선형 영역에서 우주론적 제약 조건에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ4 에뮬레이터가 DES 정밀도 수준에서 완전히 비선형 분석을 지원할 수 있는 충분한 정확도를 확보할 수 있는가?
• RQ5 비선형 GGL 및 군집 측정치는 척도 및 은하 유형 간의 내부 일관성 검증을 어느 정도 가능하게 하는가?

주요 결과

• Alens에 대해 3%의 사전 정보를 사용할 경우, S8 정밀도는 1.9%, Ωm는 1.9%, σ8는 2.0%로 예측된다.
• 비선형 영역(rp = 0.3–3.0 h⁻¹ Mpc)을 포함할 경우, 대규모 영역 전용 분석(3.0–30.0 h⁻¹ Mpc) 대비 S8 정밀도가 1.6배 향상된다.
• Alens 사전 정보를 1%로 좁힐 경우 S8 정밀도는 1.1%로 향상되며, 비선형 영역의 기여로 2.8배의 향상 효과를 얻는다.
• 에뮬레이터는 백분율 수준의 정확도를 확보하여, 최종 DES redMaGiC 자료의 기대 통계적 불확실성과 정확히 일치한다.
• 점질량 항에 대한 평균화는 우주론적 정밀도를 떨어뜨리지 않지만, Alens의 불확실성이 1% 이상일 경우 S8 제약 조건이 크게 악화된다.
• 이 방법은 소규모 및 대규모 영역에서 ∆Σ에 대해 거의 동일한 우주론적 정밀도를 확보함으로써 강력한 내부 일관성 검증을 가능하게 한다.