[论文解读] Higher-order statistics of the large-scale structure from photometric redshifts

Eleni Tsaprazi, Jens Jasche+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2023

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用 4

一句话总结

本文提出了一种贝叶斯框架，通过马尔可夫链蒙特卡洛采样，从星系聚类数据中联合推断三维暗物质密度、径向特殊速度、引力势以及光谱红移概率密度函数（PDFs）。尽管存在较大的红移不确定性（约300 Mpc），该方法在150 Mpc尺度上与真实值的互相关系数达到86%，显著提升了超越两点统计量的结构重建效果。

ABSTRACT

The large-scale structure is a major source of cosmological information. However, next-generation photometric galaxy surveys will only provide a distorted view of cosmic structures due to large redshift uncertainties. To address the need for accurate reconstructions of the large-scale structure in presence of photometric uncertainties, we present a framework that constrains the three-dimensional dark matter density jointly with galaxy photometric redshift probability density functions (PDFs), exploiting information from galaxy clustering. Our forward model provides Markov Chain Monte Carlo realizations of the primordial and present-day dark matter density, inferred jointly from data. Our method goes beyond 2-point statistics via field-level inference. It accounts for all observational uncertainties and the survey geometry. We showcase our method using mock catalogs that emulate next-generation surveys with a worst-case redshift uncertainty, equivalent to ${\sim}300$ Mpc. On scales $150$ Mpc, we improve the cross-correlation of the photometric galaxy positions with the ground truth from $28\%$ to $86\%$. The improvement is significant down to $13$ Mpc. On scales $150$ Mpc, we achieve a cross-correlation of $80-90\%$ with the ground truth for the dark matter density, radial peculiar velocities, tidal shear and gravitational potential.

研究动机与目标

• 为解决在红移不确定性较大的光谱红移巡天中重建大尺度结构的挑战。
• 通过利用场级聚类信息，提升超越两点统计量的宇宙结构推断精度。
• 联合约束三维暗物质密度场与单个光谱红移概率密度函数（PDFs）。
• 实现在低精度光谱红移数据下对宇宙场（如特殊速度、潮汐剪切和引力势）的准确推断。
• 证明即使在红移精度受限的情况下，仍可从小尺度提取宇宙学信息。

提出的方法

• 使用基于拉格朗日微扰理论（LPT）的正向模型，将初始暗物质密度场演化至现今状态，以模拟星系计数。
• 采用似然函数，将模拟的星计数与观测的网格化数据进行比较，同时考虑巡天几何形状和遮蔽效应。
• 应用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）采样，从星系聚类中联合推断暗物质密度场与光谱红移PDFs。
• 引入红移空间畸变模型，以考虑光谱红移误差引起的径向展宽效应。
• 使用单纯形内单元（SIC）估计器，在空间任意点以高分辨率重建特殊速度场。
• 在傅里叶空间中求解泊松方程，从暗物质密度场推断引力势与潮汐剪切。

实验结果

研究问题

• RQ1 当光谱红移不确定性较大时，能否通过星系聚类的场级推断改善大尺度结构的重建？
• RQ2 光谱红移PDFs与暗物质密度场联合约束的程度如何？
• RQ3 能否仅从光谱数据中准确推断出特殊速度、引力势与潮汐剪切？
• RQ4 该方法在小于红移不确定性尺度上的宇宙结构恢复效果如何？
• RQ5 与标准光谱红移方法相比，联合推断在与真实值互相关性方面有何提升？

主要发现

• 在150 Mpc尺度上，应用该方法后，光谱星系位置与真实值之间的互相关系数从28%提升至86%。
• 互相关性的提升在13 Mpc尺度上依然显著，表明该方法在小尺度上具有鲁棒性。
• 对于暗物质密度场，该方法在150 Mpc尺度上与真实值的互相关系数达到80–90%。
• 该方法在150 Mpc尺度上对径向特殊速度、潮汐剪切与引力势的推断，与真实值的相关系数达到80–90%。
• 尽管最坏情况下的红移不确定性约为300 Mpc，该方法仍能恢复出暗物质分布中的单个宇宙丝状结构与复杂结构。
• 该框架可通过基于LPT的演化模型，实现对结构形成初始条件的准确推断。