面向DESI 2024及未来的配置空间全建模与参数压缩方法
宇宙学与河外天体物理
2024-04-18 v2
摘要
在以 DESI 等项目为代表的高精度光谱巡天当代，优化从成团数据中提取宇宙学信息的需求日益增长。本文对配置空间中两点统计量全形状建模的各种方法进行了全面比较。我们研究了直接拟合（全建模）和参数压缩方法（ShapeFit 和标准方法）的性能。我们利用 ABACUS-SUMMIT 模拟，其精度超过 DESI 的要求。具体而言，我们通过结合高斯流模型、卷积拉格朗日摄动理论和有效场论，拟合了三种不同示踪物（LRG、ELG 和 QSO）的两点统计量。我们探索了方法设置的变化，包括尺度范围、星系偏差参数集、十六极的包含，以及涵盖变化 和允许 CDM 暗能量模型的模型扩展。在这些不同的探索中，尽管精度水平有所波动，且某些配置表现出更紧的参数约束，但我们的流程在 1 年 DESI 体积的所有情况下均一致地在 内恢复了模拟的参数值。此外，我们使用三种模型（PyBird、FOLPS 和 velocileptors）将配置空间分析的性能与其傅里叶空间对应物进行了比较，这些模型在配套论文中介绍。我们发现与所有这些模型的结果吻合良好。
引用
@article{arxiv.2404.07268,
title = {Full Modeling and Parameter Compression Methods in configuration space for DESI 2024 and beyond},
author = {S. Ramirez-Solano and M. Icaza-Lizaola and H. E. Noriega and M. Vargas-Magaña and S. Fromenteau and A. Aviles and F. Rodriguez-Martinez and J. Aguilar and S. Ahlen and O. Alves and S. Brieden and D. Brooks and T. Claybaugh and S. Cole and A. de la Macorra and Arjun Dey and B. Dey and P. Doel and K. Fanning and J. E. Forero-Romero and E. Gaztañaga and H. Gil-Marín and S. Gontcho A Gontcho and K. Honscheid and C. Howlett and S. Juneau and Y. Lai and M. Landriau and M. Manera and M. Maus and R. Miquel and E. Mueller and A. Muñoz-Gutiérrez and A. D. Myers and S. Nadathur and J. Nie and W. J. Percival and C. Poppett and M. Rezaie and G. Rossi and E. Sanchez and D. Schlegel and M. Schubnell and H. Seo and D. Sprayberry and G. Tarlé and L. Verde and B. A. Weaver and R. H. Wechsler and S. Yuan and P. Zarrouk and H. Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07268},
year = {2024}
}
备注
Supporting publication of DESI 2024 KP5