PAU調査:Lyα強度マッピング予測【JST・京大機械翻訳】

Renard Pablo; Gaztanaga Enrique; Croft Rupert; Cabayol Laura; Carretero Jorge; Eriksen Martin; Fernandez Enrique; Garcia-Bellido Juan; Miquel Ramon; Padilla Cristobal; Sanchez Eusebio; Tallada-Crespi Pau

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219202557550 整理番号：21P0035350

PAU調査:Lyα強度マッピング予測【JST・京大機械翻訳】

The PAU survey: Ly$\alpha$ intensity mapping forecast

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資料名：
発行年： 2020年06月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年01月13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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本研究では,eBOSSおよびDESIからのLyα森林データとPAUS画像の相互相関を介してIGMからの拡張Lyα発光を検出する強度マッピングの適用を検討した。7つの狭帯域(FWHM=13nm)PAUSフィルタを考察し,10nmのステップで455から515nmの範囲で,Lyα発光の観測を2.7<z<3.3の範囲で可能にした。相互相関を100deg ̄2(PAUS投影被覆率)の領域で最初にシミュレートし,2つの仮定シナリオにおいて,より深いPAUS(i_AB<23,観測時間x6),および225deg ̄2(観測時間x2.25)の拡張PAUS被覆率の2つの仮定シナリオにおいて,2つ目にシミュレートした。サイズ400Mpc/hの流体力学的シミュレーションを用いて,拡張Lyα放出と吸収の両方をシミュレートし,一方,PAUS画像の前景を,光円錐モックカタログを用いてシミュレートした。非相関PAUSノイズの楽観的推定を用いて,非スプリアス検出の全確率は,機器ノイズとクォーサ位置の異なった現実化による1000の模擬相互相関のランから,PAUS-eBOSSとPAUS-DESIに対して1.8%と4.5%であると見積もられる。仮想PAUSシナリオは,この確率を15.3%(より深いPAUS)と9.0%(拡張PAUS)に増加させた。PAUS画像から直接測定した現実的相関雑音により,これらの確率は無視できる。これらの負の結果にもかかわらず,いくつかの証拠は,この方法論が広帯域調査により適していることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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星雲

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