[論文レビュー] Detecting strongly-lensed type Ia supernovae with LSST

Nikki Arendse, Suhail Dhawan+9 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2023

Gamma-ray bursts and supernovae被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、LSSTのv3.0観測戦略を用いて、強くレンズ効果を受けて歪んだIa型超新星（SNe）の検出をシミュレートし、年間約44件の検出を予測している。そのうち約8%は恒星のミクロレンズ効果によって減少する。また、年間約10件の高品質なレンズ効果を受けて歪んだSNe（「ゴールドサンプル」）を特定した。これらのSNeは明るく、良好にモニタリングされており、時間遅れが10日以上ある。3年間の観測で、ハッブル定数（H₀）を1.5%の精度で測定可能であり、距離階段法や初期宇宙モデルに依存しない宇宙論的制約が得られる。

ABSTRACT

Strongly-lensed supernovae are rare and valuable probes of cosmology and astrophysics. Upcoming wide-field time-domain surveys, such as the Vera C. Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time (LSST), are expected to discover an order-of-magnitude more lensed supernovae than have previously been observed. In this work, we investigate the cosmological prospects of lensed type Ia supernovae (SNIa) in LSST by quantifying the expected annual number of detections, the impact of stellar microlensing, follow-up feasibility, and how to best separate lensed and unlensed SNIa. We simulate SNIa lensed by galaxies, using the current LSST baseline v3.0 cadence, and find an expected number of 44 lensed SNIa detections per year. Microlensing effects by stars in the lens galaxy are predicted to lower the lensed SNIa detections by $\sim 8 \%$. The lensed events can be separated from the unlensed ones by jointly considering their colours and peak magnitudes. We define a `gold sample' of $\sim 10$ lensed SNIa per year with time delay $> 10$ days, $> 5$ detections before light-curve peak, and sufficiently bright ($m_i < 22.5$ mag) for follow-up observations. In three years of LSST operations, such a sample is expected to yield a $1.5\%$ measurement of the Hubble constant.

研究の動機と目的

• LSST調査における強いレンズ効果を受けて歪んだIa型超新星（SNe）の年間検出率を、v3.0観測サイクルを用いて定量すること。
• レンズ効果を受けるSNeの検出可能性および光曲線特性に及ぼす恒星のミクロレンズ効果の影響を評価すること。
• 色とピーク等級の併用解析を用いて、レンズ効果を受けて歪んだSNeとそうでないSNeを区別するための選別戦略を開発すること。
• フォローアップとH₀測定に適した十分な光度測定品質と時間遅れを持つ「ゴールドサンプル」としてのレンズ効果を受けて歪んだSNeを定義すること。
• レンズ効果を受けて歪んだSNeが、距離階段法や初期宇宙モデルに依存しないハッブル定数の制約に果たす宇宙論的潜在能力を評価すること。

提案手法

• LSST v3.0ベースライン観測サイクルを用いて、SALT3モデルからの現実的な光曲線と、銀河スケールレンズによるレンズ効果増幅を組み込んだ、レンズ効果を受けて歪んだSNeをシミュレートした。
• Lenstronomyソフトウェアを用いて、レンズ銀河内の恒星質量散乱子によるミクロレンズ効果を適用し、フラックスと光曲線形状に影響を与えた。
• 色-等級図を用いて、色とピーク等級の併用光度測定特性に基づき、レンズ効果を受けて歪んだSNeとそうでないSNeを区別した。
• フォローアップの可能性を考慮し、選別カットを用いて「ゴールドサンプル」を定義した：時間遅れ >10日、ピーク前で5回以上の検出、およびフォローアップに適した明るさ（mᵢ < 22.5 mag）を満たすこと。
• 専用の時間遅れ推定パイプラインを用いて、LSSTのみのシミュレート光曲線から時間遅れを測定した。
• シミュレーションおよび宇宙論的推論の基準モデルとして、平坦なΛCDM宇宙論（H₀ = 67.8 km s⁻¹ Mpc⁻¹、Ωₘ = 0.308）を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LSSTのv3.0観測戦略下で、年間何件の強くレンズ効果を受けて歪んだIa型超新星が検出可能か？
• RQ2 恒星のミクロレンズ効果は、LSSTデータにおけるレンズ効果を受けて歪んだSNeの検出可能性にどの程度影響を及えるか？
• RQ3 LSSTデータにおいて、レンズ効果を受けて歪んだSNeとそうでないSNeを効果的に分離するための光度測定基準（色とピーク等級）は何か？
• RQ4 時間遅れとH₀測定に適した高品質なレンズ効果を受けて歪んだSNe（「ゴールドサンプル」）の予想される数は何か？
• RQ5 LSST単体で、レンズ効果を受けて歪んだSNeからハッブル定数の宇宙論的に有意義な測定を可能にする十分なデータを提供できるか？

主な発見

• LSSTは、v3.0観測サイクルを用いることで、年間約44件の強くレンズ効果を受けて歪んだIa型超新星を検出すると予想される。
• 恒星のミクロレンズ効果により、検出可能なレンズ効果を受けて歪んだSNeの数は、フラックス変調と光曲線歪みのため約8%減少する。
• 色とピーク等級の併用解析により、レンズ効果を受けて歪んだSNeとそうでないSNeを効果的に分離可能であり、効率的な源同定が可能となる。
• 時間遅れ >10日、ピーク前で5回以上の検出、およびmᵢ < 22.5 magを満たす「ゴールドサンプル」として、年間約10件のレンズ効果を受けて歪んだSNeが予想される。これらのSNeはフォローアップに適している。
• 3年間のLSST運用期間中に、ゴールドサンプルからハッブル定数を1.5%の精度で測定可能であり、距離階段法や初期宇宙モデルに依存しないH₀の不一致問題のテストが可能となる。
• 結果から、LSSTにおけるレンズ効果を受けて歪んだSNeは、質量シートデゲネラシーを解消する高分解能フォローアップと組み合わせることで、H₀の不一致の検証に強力なプローブとなることが示された。