[논문 리뷰] KiDS-SBI: Simulation-based inference analysis of KiDS-1000 cosmic shear

Maximilian von Wietersheim-Kramsta, Kiyam Lin외 5명|arXiv (Cornell University)|2024. 04. 23.

Geophysics and Gravity Measurements인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 KiDS-1000 우주 왜곡의 시뮬레이션 기반 추론 분석을 DELFI를 사용한 순전파 시뮬레이션으로 수행하여 우주론 매개변수를 추론하고 S8 제약을 얻고 계통오차를 평가한다.

ABSTRACT

We present a simulation-based inference (SBI) cosmological analysis of cosmic shear two-point statistics from the fourth weak gravitational lensing data release of the ESO Kilo-Degree Survey (KiDS-1000). KiDS-SBI efficiently performs non-Limber projection of the matter power spectrum via Levin's method, and constructs log-normal random matter fields on the curved sky for arbitrary cosmologies, including effective prescriptions for intrinsic alignments and baryonic feedback. The forward model samples realistic galaxy positions and shapes based on the observational characteristics, incorporating shear measurement and redshift calibration uncertainties, as well as angular anisotropies due to variations in depth and point-spread function. To enable direct comparison with standard inference, we limit our analysis to pseudo-angular power spectra. The SBI is based on sequential neural likelihood estimation to infer the posterior distribution of spatially-flat $Λ$CDM cosmological parameters from 18,000 realisations. We infer a mean marginal of the growth of structure parameter $S_{8} \equiv σ_8 (Ω_\mathrm{m} / 0.3)^{0.5} = 0.731\pm 0.033$ ($68 \%$). We present a measure of goodness-of-fit for SBI and determine that the forward model fits the data well with a probability-to-exceed of $0.42$. For fixed cosmology, the learnt likelihood is approximately Gaussian, while constraints widen compared to a Gaussian likelihood analysis due to cosmology dependence in the covariance. Neglecting variable depth and anisotropies in the point spread function in the model can cause $S_{8}$ to be overestimated by ${\sim}5\%$. Our results are in agreement with previous analysis of KiDS-1000 and reinforce a $2.9 σ$ tension with constraints from cosmic microwave background measurements. This work highlights the importance of forward-modelling systematic effects in upcoming galaxy surveys.

연구 동기 및 목표

• KiDS-1000 우주 왜곡 데이터에서 우주론의 견고한 추론을 동기화한다.
• Gaussian 형태를 가정하지 않고 데이터 우도을 학습하기 위해 DELFI를 활용한 시뮬레이션 기반 추론(SBI)을 적용한다.
• 깊이 변동 및 PSF 비대칭성과 같은 관측 계통오현의 현실적인 전방 모델링을 포함한다.
• 전방 모델의 적합도 및 SBI 결과를 표준 KiDS-1000 분석과 비교하고 적합도(goodness-of-fit)를 평가한다.
• 계통오차가 우주론 매개변수 제약에 미치는 영향을 정량화하고 Planck CMB 결과와의 긴장을 평가한다.

제안 방법

• 3D 질량 파워 스펙트럼에서 2D 각 파워 스펙트라를 구하기 위해 비-Limber 투영을 사용한다.
• 전방 모델링을 위한 동심 궤도선을 통해 곡면 하의 로그-정규 난수 질량 필드를 GLASS로 구성한다.
• HMCode를 통해 바레니오 반응을 모형에 포함하고 고유 방향 정렬(intrinsic alignments)을 forward 모델에 적용한다.
• 깊이 변동, 적색편향 보정, 측정 불확실성과 같은 현실적인 설문 조사 특성을 시뮬레이션한다.
• 신경 밀도 추정을 위한 DELFI를 이용하여 암시적 우도를 학습하고 공간적으로 평평한 LCDM에서 예를 들어 S8에 대해 사후 추정을 수행한다.
• 데이터 벡터를 차원의 C_l(각 파워 스펙트라)로 제한하여 표준 KiDS-1000 분석과의 직접 비교를 가능하게 한다.

Figure 1: Spatial map of the KiDS-1000 footprint. The top panel shows a Mollweide projection of the full KiDS-1000 footprint, while the two panels at the bottom show zoomed-in Cartesian projections of KiDS-North and KiDS-South fields, respectively.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 SBI를 통한 현실적인 전방 시뮬레이션을 사용하여 KiDS-1000 우주 왜곡에서 S8의 후방 제약은 무엇인가?
• RQ2 깊이 변동과 각 방향 비대칭성이 SBI를 통해 전파될 때 추정된 우주론 매개변수에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 고정된 우주론에 대해 학습된 SBI 후방이 대략 가우시안인지, 공분산의 우주론 의존성이 제약에 어떤 영향을 주는가?
• RQ4 전방 모델이 KiDS-1000 데이터에 얼마나 잘 맞는가(적합도) 및 계통오차가 우주론 결과에 편향을 주는가?
• RQ5 SBI 결과와 전통적 가우시안 우도 KiDS-1000 분석 및 CMB 기반 제약과의 비교는 어떠한가?

주요 결과

• SBI는 평균 한계 성장 매개변수 S8 = 0.731를 ±0.033 (68%)로 추론한다.
• 전방 모델은 데이터에 대해 우수도 확률을 0.42로 제공하여 적합도가 충분함을 나타낸다.
• 고정된 우주론에서 학습된 우도는 대략 가우시안이지만 공분산의 우주론 의존성으로 제약이 넓어진다.
• 깊이 변동과 PSF 비대칭을 무시하면 S8가 약 5% 정도 편향될 수 있다.
• 결과는 이전 KiDS-1000 분석과 일치하며 S8에 대한 Planck CMB 제약과의 2.9-시그마 긴장을 강화한다.

Figure 2: The redshift distributions of the five KiDS-1000 tomographic bins. The shaded areas show to limits of each tomographic bin, while the solid lines show the $n(z)$ of the source galaxies in each tomographic bin as a function of both redshift, $z$ , and comoving distance, $\chi$ (the latter i