[论文解读] The FLAMINGO project: cosmological hydrodynamical simulations for large-scale structure and galaxy cluster surveys

Joop Schaye, Roi Kugel+18 more|arXiv (Cornell University)|Jun 6, 2023

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用 19

一句话总结

FLAMINGO 项目引入三种分辨率、大体积的水动力学模拟，并通过机器学习进行标定以匹配低红移的星系与星系团观测量，同时分析重子效应对结构形成的影响。

ABSTRACT

We introduce the Virgo Consortium's FLAMINGO suite of hydrodynamical simulations for cosmology and galaxy cluster physics. To ensure the simulations are sufficiently realistic for studies of large-scale structure, the subgrid prescriptions for stellar and AGN feedback are calibrated to the observed low-redshift galaxy stellar mass function and cluster gas fractions. The calibration is performed using machine learning, separately for three resolutions. This approach enables specification of the model by the observables to which they are calibrated. The calibration accounts for a number of potential observational biases and for random errors in the observed stellar masses. The two most demanding simulations have box sizes of 1.0 and 2.8 Gpc and baryonic particle masses of $1 imes10^8$ and $1 imes10^9 ext{M}_\odot$, respectively. For the latter resolution the suite includes 12 model variations in a 1 Gpc box. There are 8 variations at fixed cosmology, including shifts in the stellar mass function and/or the cluster gas fractions to which we calibrate, and two alternative implementations of AGN feedback (thermal or jets). The remaining 4 variations use the unmodified calibration data but different cosmologies, including different neutrino masses. The 2.8 Gpc simulation follows $3 imes10^{11}$ particles, making it the largest ever hydrodynamical simulation run to $z=0$. Lightcone output is produced on-the-fly for up to 8 different observers. We investigate numerical convergence, show that the simulations reproduce the calibration data, and compare with a number of galaxy, cluster, and large-scale structure observations, finding very good agreement with the data for converged predictions. Finally, by comparing hydrodynamical and `dark-matter-only' simulations, we confirm that baryonic effects can suppress the halo mass function and the matter power spectrum by up to $\approx20$ per cent.

研究动机与目标

• 用机器学习将亚网格恒星反馈与AGN反馈标定为与观测的低红移星系质量函数和星系团气体分数相符。
• 以高粒子数在大体积中进行模拟，以尽可能真实地再现大尺度结构和星系团。
• 以自洽、低波动 delta-f 方法模拟大质量中微子，并评估其对结构形成的影响。
• 实时产生光锥输出，并探索多种宇宙学模型与反馈实现，以量化不确定性。

提出的方法

• 使用 Swift 水动力/引力代码与 SPHENIX SPH 进行星系形成物理建模。
• 通过高斯过程模拟器对亚网格模型进行标定，考虑观测偏差与误差。
• 采用 delta-f 中微子方法来建模大质量中微子，降低采样噪声。
• 以三种分辨率运行，体积最大可达边长 2.8 Gpc，z=0 时粒子数高达 3×10^11。
• 包含多种模型变化，包括喷射式 AGN 反馈和宇宙学/中微子质量变化，均与标定数据相关。
• 实时输出光锥，供多位观测者使用，提供引力透镜、X 射线和 Sunyaev–Zel’dovich 信号的贴图。

实验结果

研究问题

• RQ1 用标定到 SMF 与星系团气体分数的重子过程如何影响晕质量函数与物质幂谱？
• RQ2 FLAMINGO 的预测在不同分辨率下是否收敛，并在多种观测量上与标定数据一致？
• RQ3 不同的 AGN 反馈实现和宇宙学设定对大尺度结构与星系团性质有何影响？
• RQ4 大质量中微子在 FLAMINGO 框架中如何影响结构形成，delta-f 方法在此情境下的表现如何？

主要发现

• 模拟结果能够再现标定数据，并且在收敛预测下与若干星系、星系团和 LSS 观测量高度一致。
• 重子效应相对于仅暗物质的预测可将晕质量函数与物质幂谱压低至约 20% 左右。
• 2.8 Gpc 尺寸的模拟盒包含 3×10^11 个粒子，成为截至 z=0 的最大水动力学模拟之一。
• 大质量中微子采用 delta-f 方法，降低采样噪声并提供对中微子聚集的洞见。
• 标定框架使用机器学习模拟器来探索观测不确定性并生成覆盖这些不确定性的多种模型变体。
• 实时对 eight 个观测者输出光锥，提供全天空贴图以及与透镜和 SZ 信号的互相关。