[论文解读] Inferring the impact of feedback on the matter distribution using the Sunyaev Zel'dovich effect: Insights from CAMELS simulations and ACT+DES data

Shivam Pandey, Kai Lehman+7 more|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2023

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用 4

一句话总结

本研究结合星系群尺度晕的热太阳辐射-泽尔多维奇效应（tSZ）、CAMELS流体动力学模拟以及ACT+DES数据，对重子反馈对物质功率谱的影响进行约束。结果表明，tSZ观测量——尤其是积分压力 $Y_{500c}$——可在 $k \sim 5\,h/{\rm Mpc}$ 处对反馈引起的功率谱抑制提供稳健的10%约束，未来巡天有望在 $k=1\,h/{\rm Mpc}$ 处实现亚百分之一水平的精度。

ABSTRACT

Feedback from active galactic nuclei and stellar processes changes the matter distribution on small scales, leading to significant systematic uncertainty in weak lensing constraints on cosmology. We investigate how the observable properties of group-scale halos can constrain feedback's impact on the matter distribution using Cosmology and Astrophysics with MachinE Learning Simulations (CAMELS). Extending the results of previous work to smaller halo masses and higher wavenumber, $k$, we find that the baryon fraction in halos contains significant information about the impact of feedback on the matter power spectrum. We explore how the thermal Sunyaev Zel'dovich (tSZ) signal from group-scale halos contains similar information. Using recent Dark Energy Survey (DES) weak lensing and Atacama Cosmology Telescope (ACT) tSZ cross-correlation measurements and models trained on CAMELS, we obtain $10\%$ constraints on feedback effects on the power spectrum at $k \sim 5\, h/{ m Mpc}$. We show that with future surveys, it will be possible to constrain baryonic effects on the power spectrum to $\mathcal{O}(<1\%)$ at $k = 1\, h/{ m Mpc}$ and $\mathcal{O}(3\%)$ at $k = 5\, h/{ m Mpc}$ using the methods that we introduce here. Finally, we investigate the impact of feedback on the matter bispectrum, finding that tSZ observables are highly informative in this case.

研究动机与目标

• 识别能够携带重子反馈对小尺度物质分布影响信息的可观测量。
• 评估低质量晕的tSZ信号是否可用于约束反馈引起的物质功率谱抑制。
• 基于CAMELS模拟训练机器学习模型，将晕气体可观测量映射到功率谱与三阶矩谱上的反馈效应。
• 预测未来巡天（如DESI和CMB-S4）在约束重子反馈效应方面的改进。

提出的方法

• 在CAMELS模拟上训练随机森林模型，以学习晕气体可观测量（如 $f_b$、$Y_{500c}$）与反馈引起的物质功率谱抑制（$\Delta P/P_{\rm DMO}$）之间的关系。
• 利用ACT+DES弱引力透镜剪切与tSZ信号（$y$）的交叉相关测量，推断质量范围为 $6\times10^{13}\,M_\odot$ 至 $10^{14}\,M_\odot$ 的晕的 $Y_{500c}$。
• 将训练好的模型应用于测量得到的 $Y_{500c}$ 值，以推断不同波数 $k$ 处的 $\Delta P/P_{\rm DMO}$ 约束。
• 探讨完整压力分布与积分 $Y_{500c}$ 的信息含量，发现在宇宙学参数未知时，完整压力分布可带来小幅改进。
• 将分析扩展至物质三阶矩谱，表明tSZ可观测量在反馈对高阶统计量的影响方面仍具有显著信息。
• 基于DESI与CMB-S4的预测，假设未来拥有更精确的晕星表与tSZ图象，预测未来约束精度。

Figure 1: Far left: Baryonic suppression of the matter power spectrum, $\Delta P/P_{\rm DMO}$ , in the CAMELS simulations. The dark-blue, red and orange shaded regions correspond to the $1\sigma$ range of the cosmic variance (CV) suite of TNG, SIMBA and Astrid simulations, respectively. The light-bl

实验结果

研究问题

• RQ1 低质量星系群尺度晕的tSZ信号能否约束重子反馈对物质功率谱的影响？
• RQ2 这些约束在流体动力学模拟中多样的反馈实现方式下是否稳健？
• RQ3 晕气体可观测量（如 $f_b$ 与 $Y_{500c}$）在多大程度上编码了反馈引起的物质功率谱抑制信息？
• RQ4 基于CAMELS模拟训练的机器学习模型能否可靠地从观测到的tSZ与弱引力透镜数据中推断反馈效应？
• RQ5 未来巡天在约束物质分布中重子反馈效应方面可达到何种精度？

主要发现

• 基于当前ACT+DES数据，利用CAMELS训练模型的tSZ推断，可在 $k \sim 5\,h/{\rm Mpc}$ 处对反馈引起的物质功率谱抑制实现10%的约束。
• 晕中重子分数 $f_b$ 与功率谱抑制存在稳健相关性，尤其在小尺度上，与van Daalen等人（2020）的早期发现一致。
• 尽管在低质量晕处 $Y_{500c}$–$\Delta P/P_{\rm DMO}$ 关系存在散射，但结合 $\Omega_{\rm m}$ 后，随机森林模型仍能对 $\Delta P/P_{\rm DMO}$ 实现紧密且稳健的约束。
• 在宇宙学参数未知时，使用完整压力分布而非 $Y_{500c}$ 可使约束精度提高20–50%；但当 $\Omega_{\rm m}$ 已知时，增益较小。
• tSZ可观测量也携带关于重子效应在物质三阶矩谱中影响的显著信息，表明其在高阶统计量分析中的实用性。
• 未来巡天（DESI + CMB-S4）预测可在 $k=1\,h/{\rm Mpc}$ 处将反馈效应的约束精度提升至 $\mathcal{O}(<1\%)$，在 $k=5\,h/{\rm Mpc}$ 处达到 $\mathcal{O}(3\%)$。

Figure 2: Forecast constraints on the feedback parameters when $\log Y_{500c}/Y^{\rm SS}$ in two halo mass bins is treated as the observable. Even when the cosmological model is fixed (red contours), the AGN parameters (e.g. $A_{AGN2}$ ) remain effectively unconstrained (note that we impose a Gaussi