[论文解读] Galaxy bias in the era of LSST: perturbative bias expansions

Andrina Nicola, Boryana Hadzhiyska+15 more|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2023

Galaxies: Formation, Evolution, PhenomenaPhysics and Astronomy被引用 3

一句话总结

本文使用微扰论和有效场论方法，评估了鲁宾天文台LSST Y10巡天的非线性星系偏置模型。结果表明，即使存在聚集偏置，包含非微扰物质功率谱的HEFT、LPT和EPT模型在 $k_{\mathrm{max}}=0.4\;\mathrm{Mpc}^{-1}$ 以内可提供无偏的宇宙学约束，且小尺度星系团聚主要改善偏置约束而非宇宙学约束。

ABSTRACT

Upcoming imaging surveys will allow for high signal-to-noise measurements of galaxy clustering at small scales. In this work, we present the results of the LSST bias challenge, the goal of which is to compare the performance of different nonlinear galaxy bias models in the context of LSST Y10 data. Specifically, we compare two perturbative approaches, Lagrangian perturbation theory (LPT) and Eulerian PT (EPT) to two variants of Hybrid Effective Field Theory (HEFT), with our fiducial implementation of these models including terms up to second order in the bias expansion as well as nonlocal bias and deviations from Poissonian stochasticity. We consider different simulated galaxy samples and test the performance of the bias models in a tomographic joint analysis of LSST-Y10-like galaxy clustering, galaxy-galaxy-lensing and cosmic shear. We find both HEFT methods as well as LPT and EPT combined with non-perturbative predictions for the matter power spectrum to yield unbiased constraints on cosmological parameters up to at least a maximal scale of $k_{\mathrm{max}}=0.4 \; \mathrm{Mpc}^{-1}$ for all samples considered, even in the presence of assembly bias. While we find that we can reduce the complexity of the bias model for HEFT without compromising fit accuracy, this is not generally the case for the perturbative models. We find significant detections of non-Poissonian stochasticity in all cases considered, and our analysis shows evidence that small-scale galaxy clustering predominantly improves constraints on galaxy bias rather than cosmological parameters. These results therefore suggest that the systematic uncertainties associated with current nonlinear bias models are likely to be subdominant compared to other sources of error for tomographic analyses of upcoming photometric surveys, which bodes well for future galaxy clustering analyses using these high signal-to-noise data. [abridged]

研究动机与目标

• 评估非线性星系偏置模型在LSST第10年（Y10）弱引力透镜、星系团聚和剪切数据背景下的表现。
• 比较微扰模型（LPT、EPT）与混合有效场理论（HEFT）变体在恢复无偏宇宙学参数方面的能力。
• 研究非泊松随机性和非局域偏置对宇宙学约束的影响。
• 确定在存在聚集偏置的情况下，是否可降低模型复杂度而不损失准确性。
• 量化小尺度星系团聚对宇宙学参数与偏置参数约束的相对贡献。

提出的方法

• 基于AbacusSummit模拟数据，对LSST-Y10类星系团聚、星系-星系引力透镜和宇宙弱引力剪切进行分层联合分析。
• 实施四种偏置模型：两种HEFT变体（anzu和BACCO），以及两种微扰方法（LPT和EPT），所有模型均包含二阶偏置项、非局域偏置和非泊松随机性。
• 使用非微扰物质功率谱（例如来自N体模拟）以扩展微扰模型的标准微扰极限之外的适用范围。
• 采用协方差矩阵缩放的高斯似然函数，确保 $P(k)$ 和 $C_\ell$ 数据之间信噪比一致，从而支持跨数据比较。
• 使用球谐函数功率谱和三维 $P(k)$ 进行单红移箱和红移切片拟合，比较偏置和宇宙学参数约束。
• 在最佳拟合值处（$b_{s^2}=0$）使用Fisher矩阵估计，比较不同数据集和拟合策略之间的一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在LSST-Y10数据中，即使存在聚集偏置，微扰和基于HEFT的偏置模型是否可在 $k_{\mathrm{max}}=0.4\;\mathrm{Mpc}^{-1}$ 以内提供无偏的宇宙学约束？
• RQ2 非泊松随机性的引入如何影响偏置模型性能及宇宙学参数恢复？
• RQ3 小尺度星系团聚测量在多大程度上改善了对星系偏置参数与宇宙学参数的约束？
• RQ4 在存在聚集偏置的情况下，是否可降低HEFT和微扰模型的复杂度而不降低拟合精度？
• RQ5 不同红移窗口下，球谐函数 $C_\ell$ 分析结果是否与三维 $P(k)$ 分析结果一致？

主要发现

• 所有四种模型——LPT、EPT、anzu-HEFT 和 BACCO-HEFT——在存在聚集偏置的情况下，对 $\sigma_8$ 和 $\Omega_c$ 的约束在 $k_{\mathrm{max}}=0.4\;\mathrm{Mpc}^{-1}$ 以内均无偏。
• 在所有模拟星系样本中均显著检测到非泊松随机性，表明其在小尺度团聚建模中具有重要意义。
• 小尺度星系团聚主要改善对星系偏置参数的约束，而非宇宙学参数，表明偏置系统误差相对于其他误差源处于次要地位。
• HEFT模型可在不损失精度的前提下降低复杂度，但这一结论对微扰模型（LPT/EPT）不具普遍性，其性能维持需完整复杂度。
• 球谐函数 $C_\ell$ 分析结果与三维 $P(k)$ 分析及单红移拟合结果一致，证实了 $C_\ell$ 方法的内部一致性与稳健性。
• EPT在 $k_{\mathrm{max}}\gtrsim 0.2\;\mathrm{Mpc}^{-1}$ 时表现出显著的宇宙学约束偏差，表明其适用范围相比HEFT和使用非微扰物质谱的LPT存在局限。