[논문 리뷰] The DESI One-Percent Survey: Exploring the Halo Occupation Distribution of Luminous Red Galaxies and Quasi-Stellar Objects with AbacusSummit

Sihan Yuan, Hanyu Zhang외 40명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 09.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 AbacusSummit 시뮬레이션을 사용하여 DESI One-Percent Survey의 LRG 및 QSO 샘플에 대한 포괄적인 Halo Occupation Distribution(HOD) 분석을 수행하고, HOD 매개변수를 제약하며 은하 모형(mock)을 도출한다. 현재의 불확실성에서 조립 편향(assembly bias)의 증거는 없다.

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.

연구 동기 및 목표

• DESI LRG 및 QSO 샘플의 은하-헤일로 연결 고리를 One-Percent Survey에서 동기화하고 정량화한다.
• 적합성 있는 적색편이 공간 2점 상관 함수로 LRG 및 QSO의 HOD 매개변수를 제약한다.
• HOD 프레임워크 내에서 조립 편향과 위성 프로파일 모듈레이션과 같은 확장을 시험한다.
• AbacusSummit를 이용한 전방 모형 클러스터링으로 코스모로지와 시스템오류 테스트를 위한 현실적인 모형(mock)을 생성한다.

제안 방법

• Planck 2018 우주론을 모델 템플릿으로 사용하는 AbacusSummit N-바디 시뮬레이션을 활용한다.
• Halos를 은하로 매핑하기 위해 AbacusHOD 패키지로 전방 모형화된 은하 군집화를 수행한다.
• 기준 적색편이 구간에서 xi(r_p, r_pi)와 프로젝티드 w_p(r_p)를 피드에이블하게 피팅한다.
• 중심 및 위성 속도에 대한 두 매개변수를 통해 속도 바이어스를 포함한다.
• LRG에 대해 기본 6매개변수 HOD에 불완전체 매개변수와 속도 바이어스를 추가하고, QSOs에 대해서는 위성 전용 유사 모델을 채택한다.
• LRG 샘플에서 중심/위성 조립 편향 및 위성 프로파일 바이어스에 대한 확장을 테스트하고 가능도(likelihood)를 통해 평가한다.

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 $z=2.1$ .

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DESI One-Percent Survey의 적색편이 구간 0.4<z<0.6 및 0.6<z<0.8에서 DESI LRG의 Halo Occupation Distribution 매개변수는 무엇인가?
• RQ2 0.8<z<2.1에서 DESI One-Percent Survey QSO의 HOD 매개변수는 무엇이며 LRG와 비교하면 어떤가?
• RQ3 현재 데이터에서 은하 조립 편향이나 위성-프로파일 변조에 대한 통계적 증거가 있는가?
• RQ4 HOD 적합이 xi(r_p, r_pi) 및 w_p(r_p)을 전체적으로 재현하고 cosmology 분석용 현실적인 모형을 생산하는가?
• RQ5 0.4–1.1 사이의 적색편이에서 평균 홀 질량, 선형 바이어스, 위성 분수의 DESI LRG 진화는 어떻게 드러나는가?

주요 결과

• 0.4<z<0.6의 LRG는 f_sat = 11% ± 1%, log10(M_h) = 13.40 +0.02/-0.02, 그리고 b_lin = 1.93 +0.06/-0.04.
• 0.6<z<0.8의 LRG는 f_sat = 14% ± 1%, log10(M_h) = 13.24 +0.02/-0.02, 그리고 b_lin = 2.08 +0.03/-0.03.
• 0.8<z<2.1의 QSO는 f_sat = 3%^{+8}_{-2}, log10(M_h) = 12.65 +0.09/-0.04, 그리고 b_lin = 2.63 +0.37/-0.26.
• 속도 바이어스를 갖춘 표준 HOD가 DESI One-Percent 클러스터링 데이터에 대해 좋은 적합도를 보인다.
• 현재의 통계적 불확실성에서 은하 조립 편향이나 위성-프로파일 변조에 대한 증거가 발견되지 않았다.
• 여러 적색편이 의존적 HOD에 걸친 모형들이 생성되어 강건한 코스모로지 파이프라인 테스트를 가능하게 한다.

(a) LRG sample