次世代銀河調査を用いた原始非Gauss性のBayes場レベル推定【JST・京大機械翻訳】

Andrews Adam; Jasche Jens; Lavaux Guilhem; Schmidt Fabian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217990350187 整理番号：22P0305488

次世代銀河調査を用いた原始非Gauss性のBayes場レベル推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian field-level inference of primordial non-Gaussianity using next-generation galaxy surveys

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発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月16日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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密度場における原始起源の非Gauss署名の検出と測定は,次世代銀河調査の主要な科学目標である。信号により,原始物理過程の決定と宇宙インフレーションの制約モデルが可能になった。伝統的手法は,原始的非Gauss性を制限するために,銀河分布の統計的要約の限られた集合を利用するが,著者らは,全体の三次元銀河調査のBayesフォワードモデリングによるフィールドレベルアプローチを提示する。提案手法は,大規模構造,例えば高次統計,固有速度場,およびスケール依存銀河バイアスの全体を自然かつ完全に自己一貫して利用し,局所非Gaussパラメータfnlに関する情報を抽出する。このアプローチの性能を,sdssiii様調査の関連特徴,およびStage IVmockデータセットによる追加試験による,モック銀河データによる様々な試験を通して実証した。これらの試験は,この方法が,正確に調査幾何学,ノイズ,および未知の銀河バイアスを扱うことによって,fnlの不偏値を推論することを明らかにする。提案手法は,sdssiii様データに対してσ_fnl≒8.78の制約を達成でき,現在公開された制約に対する因子ε′′2.5の改善を実現できた。次世代モックデータによるテストは,十分に高い分解能で,著しい更なる改良が実現可能であることを示した。さらに,結果は,著者らの方法が,データモデルのすべてのnuisanceパラメータを一貫して制限することができることを示した。この方法はさらに三次元原始密度場の推論を提供し,原始物理学の付加的署名を探索する機会を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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