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COVMOS:一种用于星系成团性分析的蒙特卡洛新方法

宇宙学与河外天体物理 2023-04-26 v1

摘要

我们验证了Baratta等人(2019)提出的COVMOS方法,该方法可快速模拟不同宇宙学场示踪物(如暗物质粒子、晕、星系等)的目录。底层示踪密度场的功率谱和单点概率分布函数被设为方法的输入,并由用户任意选择。为在所产生的两点统计协方差矩阵层面上评估COVMOS的有效域,我们选择从真实的NN体模拟输出中获取这两个输入统计量。特别地,我们在Λ\LambdaCDM和有大质量中微子宇宙学中,对红移范围z[0,2]z\in[0,2]内的五个红移执行此克隆过程。首先,我们针对每个红移和每个宇宙学,在体积为1 [Gpc/h]31\ [\mathrm{Gpc}/h]^3、含10810^8个粒子的5,0005,000个COVMOS实现上,验证输出的实空间两点统计(配置空间与傅里叶空间),并与来自50个模拟的相应NN体测量结果对比。我们发现该方法对功率谱有效至k0.2h/k\sim 0.2h/Mpc,对相关函数有效至r 20r~\sim 20 Mpc/h/h。接着,我们通过提出奇异性速度分布的新建模扩展该方法,旨在在线性与中度非线性区重现红移空间畸变。在验证此方案后,我们最终在相同尺度范围内比较并验证了所产生的红移空间两点统计协方差矩阵。我们在公共仓库发布了该方法的Python代码,可在创纪录时间内生成数万次实现。COVMOS面向任何从事大型星系巡天科学、需要大量模拟实现的用户。

关键词

引用

@article{arxiv.2211.13590,
  title  = {COVMOS: a new Monte Carlo approach for galaxy clustering analysis},
  author = {Philippe Baratta and Julien Bel and Sylvain Gouyou Beauchamps and Carmelita Carbone},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13590},
  year   = {2023}
}