加速修正引力的N体模拟：Vainshtein筛选模型

我们提出并展示了一种加速当前修正引力N体模拟迭代技术的方法。我们的方法基于以下观察：在高密度区域，由于筛选效应第五种力很弱，此时即使对其计算精度有所降低、速度大幅提升，最终结果的精度也不会受到损害。我们重点关注采用Vainshtein筛选的nDGP模型，并通过运行AMR模拟来检验该方法——在该模拟中，网格较细层级（高密度区域）的解并非通过迭代获得，而是从较粗层级插值得到。我们表明，该方法对物质功率谱的影响在$z = 0$时对于$k < 5h/{\rm Mpc}$低于$1\%$，在更高红移处更小。该方法对晕性质的影响也很小（丰度、轮廓、质量的偏差$\lesssim 3\%$；位置和速度的偏差$\lesssim 0.05\%$）。该方法可将修正引力模拟的性能提升超过10倍，使其能够达到此前难以实现的分辨率水平。