[论文解读] {\sc SimBIG}: Cosmological Constraints using Simulation-Based Inference of Galaxy Clustering with Marked Power Spectra

Elena Massara, ChangHoon Hahn+8 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2024

Cosmology and Gravitation Theories被引用 4

一句话总结

该论文提出了SimBIG，一种基于模拟的推断框架，利用加权功率谱从BOSS CMASS SGC巡天的星系聚类中提取非高斯宇宙学信息。通过将归一化流应用于N体模拟的正向建模星系分布，其在非线性尺度上对σ₈的约束比微扰理论功率谱分析更紧密1.2倍（0.777⁺⁰.⁰⁷⁷₋⁰.⁰⁷¹），展示了对非线性尺度结构增长更高的敏感性。

ABSTRACT

We present the first $Λ$CDM cosmological analysis performed on a galaxy survey using marked power spectra. The marked power spectrum is the two-point function of a marked field, where galaxies are weighted by a function that depends on their local density. The presence of the mark leads these statistics to contain higher-order information of the original galaxy field, making them a good candidate to exploit the non-Gaussian information of a galaxy catalog. In this work we make use of \simbig, a forward modeling framework for galaxy clustering analyses, and perform simulation-based inference using normalizing flows to infer the posterior distribution of the $Λ$CDM cosmological parameters. We consider different mark configurations (ways to weight the galaxy field) and deploy them in the \simbig~pipeline to analyze the corresponding marked power spectra measured from a subset of the BOSS galaxy sample. We analyze the redshift-space mark power spectra decomposed in $\ell = 0, 2, 4$ multipoles and include scales up to the non-linear regime. Among the various mark configurations considered, the ones that give the most stringent cosmological constraints produce posterior median and $68\%$ confidence limits on the growth of structure parameters equal to $Ω_m=0.273^{+0.040}_{-0.030}$ and $σ_8=0.777^{+0.077}_{-0.071}$. Compared to a perturbation theory analysis using the power spectrum of the same dataset, the \simbig~marked power spectra constraints on $σ_8$ are up to $1.2 imes$ tighter, while no improvement is seen for the other cosmological parameters.

研究动机与目标

• 开发一种宇宙学推断框架，从星系聚类中提取超越两点函数的非高斯信息。
• 检验加权局部密度的加权功率谱是否在ΛCDM参数推断中优于标准功率谱分析。
• 应用基于模拟的推断与归一化流，建模似然函数而不假设高斯性，从而实现对非线性尺度的分析。
• 评估不同标记配置在提升σ₈和Ωₘ约束方面的有效性，针对低密度、高偏置星系样本。

提出的方法

• SimBIG框架使用N体模拟和晕占有分布（HOD）模型生成合成星系星表，整合了巡天几何、掩膜和光纤碰撞效应。
• 通过局部密度函数加权星系，计算加权功率谱Mₗ(k)，编码标准功率谱之外的高阶统计信息。
• 在模拟数据上训练归一化流，以学习宇宙学参数的联合后验分布，避免对参数化似然模型的依赖。
• 该方法使用归一化流执行基于模拟的推断（SBI），将摘要统计量（加权功率谱）映射至宇宙学参数后验分布。
• 通过改变参数R、p和δₛ，测试多种标记配置，以探索星场的不同加权方案。
• 通过使用替代正向模型的模拟挑战进行验证，确保推断后验分布的鲁棒性与准确性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在ΛCDM框架下分析星系聚类时，加权功率谱是否能提供比标准功率谱更紧的宇宙学约束？
• RQ2 在低密度、高偏置星系样本中，加权功率谱的性能如何随不同标记配置而变化？
• RQ3 与使用高斯似然的微扰理论相比，基于模拟的推断结合归一化流在σ₈和Ωₘ约束上的提升程度如何？
• RQ4 通过标记加权低密度区域，是否能增强CMASS SGC样本中宇宙学信息的提取？
• RQ5 在未来的高密度巡天中，加权功率谱是否对探测ΛCDM之外的物理现象（如大质量中微子或修正引力）有效？

主要发现

• 表现最佳的标记配置得到的后验约束为Ωₘ = 0.273⁺⁰.⁰⁴⁰₋⁰.⁰³⁰，σ₈ = 0.777⁺⁰.⁰⁷⁷₋⁰.⁰⁷¹，对应结构增长参数。
• σ₈的约束比基于相同功率谱数据的微扰理论分析更紧密1.2倍。
• Ωₘ未见改善，表明加权功率谱在此样本中未增强对物质密度的约束。
• σ₈的改善与先前使用功率谱的SimBIG分析结果一致，表明在此情境下加权谱未提供超出功率谱已捕获信息的新信息。
• Ωₘ和σ₈均未改善，表明CMASS SGC样本中星系数密度低、偏置高，限制了强调低密度区域的标记的有效性。
• 未来在更密集、偏置更小的样本（如DESI、Euclid或Roman巡天）中进行SBI，可能充分释放加权功率谱在探测非高斯性及ΛCDM之外物理现象方面的潜力。