[논문 리뷰] MGLenS: Modified gravity weak lensing simulations for emulation-based cosmological inference

Joachim Harnois-Déraps, César Hernández‐Aguayo외 5명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 10.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 추론 기반 우주론적 분석을 위한 목적에 맞춘 500,000 deg²의 수정 중력 약한 렌즈 시뮬레이션 세트인 MGLenS를 소개한다. cosmoSIS 프레임워크 내에서 $f(R)$ 및 nDGP 중력 모델을 사용하여, 단계-IV 설문조사가 $f_{R_0} \gtrsim 3 \times 10^{-6}$ 및 $H_0 r_c \lesssim 1.0$를 3σ 이상의 신뢰수준에서 탐지할 수 있음을 입증한다. 내재된 정렬을 고려하고 $\ell=5000$까지의 스케일을 포함한 후, $f_{R_0} < -5.24$ log$_{10}$ 수준에서 95% 신뢰수준의 제약 조건을 도출한다. 시뮬레이션은 논문 게재 후 공개 가능하다.

ABSTRACT

We present MGLenS, a large series of modified gravity lensing simulations tailored for cosmic shear data analyses and forecasts in which cosmological and modified gravity parameters are varied simultaneously. Based on the FORGE and BRIDGE $N$-body simulation suites presented in companion papers, we construct 500,000 deg$^2$ of mock Stage-IV lensing data, sampling a pair of 4-dimensional volumes designed for the training of emulators. We validate the accuracy of MGLenS with inference analyses based on the lensing power spectrum exploiting our implementation of $f(R)$ and nDGP theoretical predictions within the cosmoSIS cosmological inference package. A Fisher analysis reveals that the vast majority of the constraining power from such a survey comes from the highest redshift galaxies alone. We further find from a full likelihood sampling that cosmic shear can achieve 95% CL constraints on the modified gravity parameters of log$_{10}\left[ f_{R_0} ight] &lt; -5.24$ and log$_{10}\left[ H_0 r_c ight] &gt; -0.05$, after marginalising over intrinsic alignments of galaxies and including scales up to $\ell=5000$. Such a survey setup could in fact detect with more than $3σ$ confidence $f(R)$ values larger than $3 imes 10^{-6}$ and $H_0 r_c$ smaller than 1.0. Scale cuts at $\ell=3000$ reduce the degeneracy breaking between $S_8$ and the modified gravity parameters, while photometric redshift uncertainty seem to play a subdominant role in our error budget. We finally explore the consequences of analysing data with the wrong gravity model, and report the catastrophic biases for a number of possible scenarios. The Stage-IV MGLenS simulations, the FORGE and BRIDGE emulators and the cosmoSIS interface modules will be made publicly available upon journal acceptance.

연구 동기 및 목표

• 우주 시선 분석에서 수정 중력을 테스트하기 위한 대규모 시뮬레이션 세트 개발
• 다양한 우주론적 및 중력 파rameter를 가진 시뮬레이션된 렌즈 데이터를 기반으로 에뮬레이터를 훈련시켜 고정밀 우주론적 추론 실현
• 미래의 약한 렌즈 설문조사가 $f(R)$ 및 nDGP 중력 모델에 대해 갖는 제약력 평가
• 데이터 분석에서 잘못된 중력 모델 가정으로 인해 발생하는 편향의 정량화
• 공개 가능한 시뮬레이션 및 추론 도구 제공을 통한 공동체 기여

제안 방법

• MGLenS 시뮬레이션은 forge 및 bridge $N$-body 시뮬레이션 세트를 기반으로 하며, 우주론적 및 수정 중력 파arameter의 4차원 파라미터 공간을 통해 총 500,000 deg²의 가짜 렌즈 데이터를 생성한다.
• 시뮬레이션은 평면천구 및 곡면천구 구성 모두에서 수렴 지도를 포함하여, 어떤 약한 렌즈 통계 분석에도 적합하다.
• $f(R)$ 및 nDGP 중력의 이론적 예측은 likelihood 기반 분석을 가능하게 하기 위해 cosmoSIS 우주론적 추론 패키지 내에 통합된다.
• SLICS 공분산 행렬과 MGLenS 데이터를 기반으로 기계학습을 활용해 에뮬레이터를 훈련시켜 우도 평가 속도를 향상시킨다.
• 피셔 행렬 및 전체 우도 샘플링을 사용하여 제약 조건 예측 및 $S_8$과 수정 중력 파arameter 간의 비율 해소를 평가한다.
• 잘못된 중력 모델을 사용해 우주론을 추론함으로써 악성 편향이 파arameter 복구에 미치는 영향을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단계-IV 감도를 갖춘 약한 렌즈 설문조사가 $f(R)$ 및 nDGP 중력 모델에서 일반 상대성 이론의 편차를 탐지할 수 있는가?
• RQ2 $S_8$과 수정 중력 파arameter 간의 비율 해소는 추론 정밀도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 광학적 적색편이 오차와 스케일 컷은 천체 시선 제약력에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 잘못된 중력 모델을 사용해 데이터를 분석할 경우 편향은 얼마나 심각한가?
• RQ5 $\zeta_{R_0}^{\alpha}$ 및 $\zeta_{r_c}^{\alpha}$와 같은 복합 파arameter는 수정 중력 파arameter 측정에 개선을 가져올 수 있는가?

주요 결과

• 내재된 정렬을 고려하고 $\ell = 5000$까지의 스케일을 포함한 후, 95% 신뢰수준에서 $\log_{10}(f_{R_0}) < -5.24$ 및 $\log_{10}(H_0 r_c) > -0.05$의 제약 조건을 도출한다.
• 5000 deg²의 데이터를 갖는 단계-IV 설문조사가 $f_{R_0} \gtrsim 3.2 \times 10^{-6}$ 및 $H_0 r_c \lesssim 1.0$를 3σ 이상의 신뢰수준에서 탐지할 수 있다.
• 더 약한 모델에 대해서는 $f_{R_0}$의 95% 신뢰수준 상한선이 $2.0 \times 10^{-7}$이며, $H_0 r_c$의 하한선은 2.6이다.
• $\ell = 3000$에서의 스케일 컷은 $S_8$과 수정 중력 파arameter 간의 비율 해소를 감소시켜 파arameter 분辨도를 향상시킨다.
• 광학적 적색편이 불확실성은 다른 시스템적 오차에 비해 오차 예산에서 보조적인 역할을 한다.
• 잘못된 중력 모델을 사용해 데이터를 분석할 경우 일부 경우에서 20σ 이상의 악성 편향이 발생하며, 물리적으로 비합리적인 수정 중력 특징이 탐지된다.