[论文解读] Euclid preparation - LXXI. Simulations and nonlinearities beyond ΛCDM. 3. Constraints on f(R) models from the photometric primary probes

Euclid Collaboration, Koyama, K.+276 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2024

Advancements in Photolithography Techniques被引用 4

一句话总结

本文利用欧几里得任务的测光探测手段评估了f(R)引力理论的约束，分析了非线性物质功率谱建模不确定性对参数恢复的影响。研究发现，f(R)参数约束中的偏差源于与重子物理的退化关系，但可通过引入理论误差或重子参数的先验来缓解，在悲观情形下，log₁₀|fR₀|的先验无关上限为< −5.6。

ABSTRACT

We study the constraint on $f(R)$ gravity that can be obtained by photometric primary probes of the Euclid mission. Our focus is the dependence of the constraint on the theoretical modelling of the nonlinear matter power spectrum. In the Hu-Sawicki $f(R)$ gravity model, we consider four different predictions for the ratio between the power spectrum in $f(R)$ and that in $Λ$CDM: a fitting formula, the halo model reaction approach, ReACT and two emulators based on dark matter only $N$-body simulations, FORGE and e-Mantis. These predictions are added to the MontePython implementation to predict the angular power spectra for weak lensing (WL), photometric galaxy clustering and their cross-correlation. By running Markov Chain Monte Carlo, we compare constraints on parameters and investigate the bias of the recovered $f(R)$ parameter if the data are created by a different model. For the pessimistic setting of WL, one dimensional bias for the $f(R)$ parameter, $\log_{10}|f_{R0}|$, is found to be $0.5 σ$ when FORGE is used to create the synthetic data with $\log_{10}|f_{R0}| =-5.301$ and fitted by e-Mantis. The impact of baryonic physics on WL is studied by using a baryonification emulator BCemu. For the optimistic setting, the $f(R)$ parameter and two main baryon parameters are well constrained despite the degeneracies among these parameters. However, the difference in the nonlinear dark matter prediction can be compensated by the adjustment of baryon parameters, and the one-dimensional marginalised constraint on $\log_{10}|f_{R0}|$ is biased. This bias can be avoided in the pessimistic setting at the expense of weaker constraints. For the pessimistic setting, using the $Λ$CDM synthetic data for WL, we obtain the prior-independent upper limit of $\log_{10}|f_{R0}|&lt; -5.6$. Finally, we implement a method to include theoretical errors to avoid the bias.

研究动机与目标

• 评估利用欧几里得测光主探针研究f(R)引力时，非线性物质功率谱建模的影响。
• 研究基于N体模拟的不同预测结果（如FORGE、e-Mantis、ReACT）之间的差异对f(R)参数恢复的影响。
• 考察重子物理在通过与重子参数的退化关系导致f(R)参数约束偏差中的作用。
• 开发并测试一种在似然函数中引入理论误差的方法，以减少因非线性功率谱预测不准确导致的偏差。
• 建立对理论建模不确定性具有鲁棒性的、与先验无关的f(R)引力约束。

提出的方法

• 采用四种不同的f(R)/ΛCDM物质功率谱比值预测：拟合公式、晕模型反应方法（ReACT），以及基于纯暗物质N体模拟的两个代理模型（FORGE和e-Mantis）。
• 将这些预测结果整合进MontePython宇宙学参数估计框架中，以计算弱引力透镜（WL）、测光星系聚类及其交叉相关性的角功率谱。
• 执行马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）运行，比较在不同理论建模假设下对f(R)参数的约束结果。
• 通过使用一种模型（如FORGE）生成合成数据并用另一种模型（如e-Mantis）进行拟合，评估恢复的f(R)参数中的偏差。
• 引入重子化代理模型（BCemu）以研究重子物理对WL约束及退化关系的影响。
• 采用保守的FORGE与ReACT之间差异作为理论误差估计，以反映非线性功率谱预测的不确定性。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同非线性物质功率谱理论模型如何影响欧几里得测光数据中f(R)引力参数的约束？
• RQ2 f(R)参数与重子物理参数之间的退化关系在多大程度上导致log₁₀|fR₀|的一维边际约束产生偏差？
• RQ3 理论误差估计能否缓解因非线性功率谱建模不准确导致的f(R)参数恢复偏差？
• RQ4 在仅使用WL数据的悲观观测情形下，log₁₀|fR₀|的先验无关上限是多少？
• RQ5 在使用不同非线性结构形成模型时，引入重子物理如何影响f(R)引力约束的鲁棒性？

主要发现

• 在仅使用弱引力透镜数据的悲观情形下，当使用FORGE生成合成数据并用e-Mantis拟合时，log₁₀|fR₀|参数的一维偏差为0.5σ。
• 引入重子物理会加剧log₁₀|fR₀|边际约束的偏差，因为非线性暗物质预测的差异可通过调整重子参数来补偿。
• 尽管存在退化关系，乐观情形下仍能约束f(R)参数和两个主要重子参数，但log₁₀|fR₀|的一维边际约束仍存在偏差。
• 在悲观情形下，使用ΛCDM合成数据进行弱引力透镜分析，可获得log₁₀|fR₀| < −5.6的先验无关上限。
• 使用FORGE与ReACT之间差异的理论误差估计可减少偏差并提高鲁棒性，表明此类误差建模对可靠约束至关重要。
• 本研究证实代理模型的精度至关重要：FORGE的代理误差大于e-Mantis，导致与模型相关的偏差，而改进代理技术可减少此类偏差。