[论文解读] MGLenS: Modified gravity weak lensing simulations for emulation-based cosmological inference

Joachim Harnois-Déraps, César Hernández‐Aguayo+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2022

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用 8

一句话总结

本论文介绍了MGLenS，一套用于基于代理模型的宇宙学推断的50万平方度修改引力弱引力透镜模拟套件。在cosmoSIS框架中采用$f(R)$和nDGP引力模型，结果表明，第四阶段（Stage-IV）巡天可于>3σ置信水平检测到$f_{R_0} \gtrsim 3 \times 10^{-6}$和$H_0 r_c \lesssim 1.0$，在对本征对齐效应进行边际化并包含至$\ell=5000$的尺度后，$f_{R_0} < -5.24$ log$_{10}$的95%置信水平上限亦可获得。模拟数据在期刊接受后将公开获取。

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.

研究动机与目标

• 开发大规模模拟套件，用于在宇宙 shear 分析中测试修改引力理论。
• 通过在包含不同宇宙学与引力参数的模拟弱引力透镜数据上训练代理模型，实现高精度宇宙学推断。
• 评估未来弱引力透镜巡天对$f(R)$和nDGP引力模型的约束能力。
• 量化在数据分析中错误假设引力模型所导致的偏差。
• 为科学界提供公开可获取的模拟数据与推断工具。

提出的方法

• MGLenS模拟基于forge和bridge $N$-体模拟套件，生成覆盖4维宇宙学与修改引力参数空间的50万平方度模拟弱引力透镜数据。
• 模拟包含适用于任意弱引力透镜统计量分析的平面天空与曲面天空配置下的收敛图。
• 在cosmoSIS宇宙学推断软件包中实现$f(R)$与nDGP引力的理论预测，以支持基于似然的分析。
• 利用机器学习在SLICS协方差矩阵与MGLenS数据上训练代理模型，以加速似然评估过程。
• 采用Fisher矩阵与全似然采样方法预测约束结果，并评估$S_8$与修改引力参数之间的退化关系。
• 通过使用错误的引力模型推断宇宙学参数，开展偏差分析，以量化参数恢复中的灾难性偏差。

实验结果

研究问题

• RQ1 具有第四阶段灵敏度的弱引力透镜巡天能否检测到$f(R)$与nDGP引力模型中偏离广义相对论的偏差？
• RQ2 $S_8$与修改引力参数之间的退化关系如何影响推断精度？
• RQ3 光度红移误差与尺度截断对宇宙 shear 约束能力有何影响？
• RQ4 当使用错误的引力模型分析数据时，偏差的严重程度如何？
• RQ5 复合参数如$\zeta_{R_0}^{\alpha}$与$\zeta_{r_c}^{\alpha}$能否改善对修改引力参数的测量？

主要发现

• 在对本征对齐效应进行边际化并包含至$\ell = 5000$的尺度后，MGLenS模拟可实现95%置信水平下$\log_{10}(f_{R_0}) < -5.24$与$\log_{10}(H_0 r_c) > -0.05$的约束。
• 对于包含5000平方度数据的第四阶段巡天，可在超过3σ置信水平下检测到$f_{R_0} \gtrsim 3.2 \times 10^{-6}$与$H_0 r_c \lesssim 1.0$。
• 对于更弱的模型，$f_{R_0}$的95%置信水平上限为$2.0 \times 10^{-7}$，而$H_0 r_c$的下限为2.6。
• 在$\ell = 3000$处设置尺度截断可降低$S_8$与修改引力参数之间的退化关系，从而提升参数分辨能力。
• 与其它系统误差相比，光度红移不确定性在误差预算中仅起次要作用。
• 使用错误引力模型分析数据时，某些情况下会导致超过20σ的灾难性偏差，甚至出现对修改引力特征的非物理解读。