バリオンを考慮した弱重力レンズ効果による宇宙論パラメータ推定

バリオンを考慮した弱重力レンズ効果
による宇宙論パラメータ推定
日本天文学会 2015年春季年会＠大阪大学
2015/3/21 B09a
東京大学宇宙理論研究室
大里健
共同研究者:
白崎正人(東大物理),
吉田直紀(東大物理、Kavli IPMU)
Reference:
Osato, Shirasaki and Yoshida, 2015,
Submitted to ApJ, ArXiv:1501.02055
Contents
•
Introduction
•
Simulations
-
N-body simulation
-
Ray-tracing simulation
Observables
•
-
Results
•
-
•
Power Spectrum, Peak counts, Minkowski functionals
Parameter estimation, bias induced by baryons
Summary
Introduction
✓
HSC Weak Lensing Survey 1400平方度をカバーする 大規模重力レンズ観測。
✓
HSC Science White paper
高精度のデータを最大限活用するために、 バリオンが重力レンズ統計量にもたらす影響の評価が必要。
N体シミュレーションとHSC観測に基づいた模擬観測を行う。
バリオンはパラメータ推定に影響を与えるか？
定量的にどれほどの影響が生じるか？
Contents
•
Introduction
•
Simulations
-
N-body simulation
-
Ray-tracing simulation
Observables
•
-
Results
•
-
•
Power Spectrum, Peak counts, Minkowski functionals
Parameter estimation, bias induced by baryons
Summary
Simulations
✓ N-body
simulation
• Box volume: (240 Mpc/h)3
• Models: 10 realizations for each
• DM: only CDM
• BA: CDM+SPH (adiabatic)
• FE: CDM+SPH (full physics)
• Simulation code: Gadget-3 清水一紘氏改良＆提供
✓ Baryonic
processes:
Okamoto, Shimizu, Yoshida’14
➡ radiative cooling,
star formation, stellar wind, SN feedback, AGN feedback
Ray-tracing simulation → 5×5 deg2の100枚の模擬観測マップ
•
Source redshift:
Shape noise of intrinsic ellipticity
•
# density of galaxy:
variance of intrinsic ellipticity:
Gaussian smoothing:
•
✓
= 0.4
HSC condition
Simulations
Smoothed convergence map
✓ Cosmology: WMAP
9-year
✓ Box volume: (240 Mpc/h)
✓ Models: 10 realizations for each
• DM: only CDM
• BA: CDM+SPH (adiabatic)
• FE: CDM+SPH (full physics)
✓ Simulation code: Gadget-3
清水一紘氏改良＆提供
Ray-tracing sim.
✓ Baryonic
processes:
Okamoto, Shimizu, Yoshida’14
➡ Radiative cooling,
Star formation, SW, SN,
AGN feedback
•
Source redshift:
銀河固有の楕円率による
✓ Bootstrap method
•
➡ 統計量は1400/25=56枚で平均
# density
of galaxy:
HSC
condition
= deg
0.4 2) 1000枚
variance➡of各モデルHSC
intrinsic
map(1400
Gaussian smoothing:
•
✓
Contents
•
Introduction
•
Simulations
-
N-body simulation
-
Ray-tracing simulation
Observables
•
-
Results
•
-
•
Power Spectrum, Peak counts, Minkowski functionals
Parameter estimation, bias induced by baryons
Summary
Power spectrum and Peak counts
Power spectrum
convergenceのFourier振幅
•
パラメータ推定のために
•
Power spectrum:
100  `  2000
(10 bins)
DMとの比
✓
Peak counts
map上のピークの数
•
•
Medium peaks: 1  S/N  3
High peaks:
3  S/N  5
(10 bins for each)
DMとの比
•
ピーク高さ
Minkowski Functionals
•
•
場の幾何学的な性質を反映する統計量
高次の宇宙論的情報を含み、パラメータ制限で有用
(c.f. Kratochvil+ ’12, Shirasaki and Yoshida ’12)
✓
二次元の場の場合、次の三種類が定義される。
閾値以上の面積
等高線の長さ
等高線の曲率
Minkowski Functionals
閾値以上の部分の面積
Kratochvil+ ’12
Minkowski Functionals
閾値以上の部分の面積
推定に使う統計量:
PS, MP, HP, V0, V1, V2
計6つ
Kratochvil+ ’12
Contents
•
Introduction
•
Simulations
-
N-body simulation
-
Ray-tracing simulation
Observables
•
-
Results
•
-
•
Power Spectrum, Peak counts, Minkowski functionals
Parameter estimation, bias induced by baryons
Summary
Results: Estimation from PS
三つの宇宙論parameterの推定
9
p = (⌦m , w, 10 As )
楕円: Fisher Forecast (DM model)
赤点: FE modelのbest-fit(1000個)
KO, Shirasaki, Yoshida (2015)
Results: Estimation from PS+MP+HP
バリオンによる 1-2σ のbias
KO, Shirasaki, Yoshida (2015)
Results: Estimation from PS+HP+V0
KO, Shirasaki, Yoshida (2015)
Results: Comparison of error circles
KO, Shirasaki, Yoshida (2015)
Results: バリオンによるbias
dark energy e.o.s. parameter
赤:FE 緑:BA
推定に用いた統計量
単一の統計量
➡ほぼ1σ以内
複数の統計量
➡2σ程度のものも
（バリオンによるbias）/（statistical error）
KO, Shirasaki, Yoshida (2015)
Summary
•
バリオンの物理を取り入れたN体シミュレーションを 実行し、HSC観測に基づくconvergence mapを作成した。
•
統計量を一つだけ用いてパラメータ推定した場合、 バリオンによる影響は最大で1σ程度。
•
複数の統計量を組み合わせる際に、バリオンの影響が顕著 になることがある。
•
パワースペクトルとピークとV0の三つを組み合わせるとbias
を比較的低くしたまま、全体の誤差の小さい推定が可能。

Download Report