[论文解读] Peeking into the next decade in Large-Scale Structure Cosmology with its Effective Field Theory

Diogo Bragança, Yaniv Donath+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 11, 2023

Cosmology and Gravitation Theories被引用 12

一句话总结

本文使用 EFTofLSS 预测 DESI 与 MegaMapper 如何改善宇宙参数约束，引入一个 perturbativity prior 以管理循环项和 EFT 参数。

ABSTRACT

After the successful full-shape analyses of BOSS data using the Effective Field Theory of Large-Scale Structure, we investigate what upcoming galaxy surveys might achieve. We introduce a ``perturbativity prior" that ensures that loop terms are as large as theoretically expected, which is effective in the case of a large number of EFT parameters. After validating our technique by comparison with already-performed analyses of BOSS data, we provide Fisher forecasts using the one-loop prediction for power spectrum and bispectrum for two benchmark surveys: DESI and MegaMapper. We find overall great improvements on the cosmological parameters. In particular, we find that MegaMapper (DESI) should obtain at least a 12$σ$ ($2σ$) evidence for non-vanishing neutrino masses, bound the curvature $Ω_k$ to 0.0012 (0.012), and primordial inflationary non-Gaussianities as follows: $f_{ ext{NL}}^{ ext{loc.}}$ to $\pm 0.26$ (3.3), $f_{ ext{NL}}^{ ext{eq.}}$ to $\pm16$ (92), $f_{ ext{NL}}^{ ext{orth.}}$ to $\pm 4.2$ (27). Such measurements would provide much insight on the theory of Inflation. We investigate the limiting factor of shot noise and ignorance of the EFT parameters.

研究动机与目标

• 评估未来星系 surveys 在 EFTofLSS 全形状分析中的潜在能力。
• 引入并测试一个 perturbativity prior，以在存在大量 EFT 参数时稳定预测。
• 给出 DESI 与 MegaMapper 的 Fisher 预测，采用一次循环功率谱与双谱。
• 将预测方法与现有的 BOSS 分析进行对比验证。
• 强调 shot noise（计数噪声）和 EFT 参数知识的限制因素。

提出的方法

• 使用一次循环的 EFTofLSS 预测来给出功率谱和双谱。
• 计算 Fisher 矩阵，包含来自视线方向角的所有多极以及两组红移分箱的 Fisher 矩阵。
• 通过对 Fisher 矩阵求和并考虑随红移变化的协方差来组合红移分箱。
• 实现三种 EFT 参数知识情景：固定值、星系形成先验、以及扰动性先验。
• 预测宇宙学参数，包括中微子质量、曲率和原初非高斯性 (f_NL 形状)。
• 提供用于 Fisher 预测的公开代码。

实验结果

研究问题

• RQ1 下一代大尺度结构（LSS） surveys 使用 EFTofLSS 全形状分析能提取哪些宇宙学信息？
• RQ2 扰动性先验如何影响包含大量 EFT 参数的预测？
• RQ3 对于 DESI 与 MegaMapper，对中微子质量、曲率和原初非高斯性（f_NL 的形状）的预测约束是多少？
• RQ4 计数噪声和 EFT 参数不确定性如何限制精度？

主要发现

• DESI 预计将使用功率谱与双谱，对中微子质量之和提供至少 2σ 的非零质量证据。
• 在相同框架下，MegaMapper 预计可达到 ≳12σ 的非零中微子质量证据。
• Ω_k 可以被约束到 0.051（DESI）和 0.0012（MegaMapper）。
• f_NL^loc、f_NL^eq、f_NL^orth 的约束为 DESI：±3.3、±92（若无扰动性先验则为 ±114）、±27；MegaMapper 分别可达到 ±0.26、±16（无先验时 ±18）和 ±4。
• 扰动性先验有助于缓解来自大量 EFT 参数的高估，额外的增益受限于计数噪声和 EFT 项的先验。
• 结果表明相比 Planck 有显著提升，特别是在中微子质量和原初非高斯性方面。