A multitracer analysis for the eBOSS galaxy sample based on the effective field theory of large-scale structure

Resumen Técnico: Un Análisis Multitracer para la Muestra de Galaxias eBOSS Basado en la Teoría de Campo Efectivo de la Estructura a Gran Escala

Planteamiento del Problema
El artículo aborda el desafío de extraer restricciones cosmológicas precisas de los sondeos de la estructura a gran escala (LSS), específicamente del eBOSS Data Release 16 (DR16). Mientras que los métodos tradicionales de ajuste de plantillas comprimen los datos en parámetros de Alcock–Paczynski (AP) y distorsión de velocidad en el espacio de redshift (RSD), perdiendo potencialmente información, los análisis de forma completa (full-shape) utilizando la Teoría de Campo Efectivo de la Estructura a Gran Escala (EFTofLSS) permiten la utilización de más modos de Fourier en el régimen cuasi-no lineal. Sin embargo, los análisis de EFTofLSS son susceptibles a un "efecto de volumen" (o efecto de proyección), donde las posteriors no gaussianas conducen a restricciones cosmológicas sesgadas, particularmente cuando las restricciones de los datos son débiles. Además, los análisis conjuntos de múltiples trazadores (por ejemplo, Galaxias de Color Rojo Luminoso [LRG] y Galaxias de Líneas de Emisión [ELG]) requieren un manejo cuidadoso de los términos estocásticos en los espectros de potencia cruzados y la mitigación de los sistemas de los sondeos, como la restricción de integral radial (RIC) y la incompleitud angular.

Metodología
Los autores realizan un análisis de forma completa multitracer en el espacio de Fourier sobre las muestras completas de LRG y ELG de eBOSS DR16, tanto en el Cap Norte como en el Cap Sur.

• Medición de Datos y Espectro de Potencia: El análisis utiliza el estimador de Yamamoto para medir los multipolos del espectro de potencia anisotrópico ($\ell=0, 2, 4$) hasta $k_{\max} = 0.30 \, h \text{Mpc}^{-1}$. Los autores emplean un esquema de normalización específico (Ec. 7) basado en la asignación de Cloud In Cell (CIC) para evitar desajustes de amplitud causados por la incompleitud angular. Para mitigar los sistemas angulares en la muestra de ELG, utilizan el multipolo de "espectro de potencia encadenado" (chained power spectrum).
• Modelo Teórico: El campo de densidad de las galaxias se modela utilizando el marco de EFTofLSS hasta el orden de un bucle (one-loop), incluyendo términos de contraparte (counter-terms) y contribuciones estocásticas. El modelo tiene en cuenta el efecto Alcock–Paczynski y la convolución de la ventana del sondeo. Crucialmente, el modelo del espectro de potencia cruzado incluye tres grados de libertad estocásticos adicionales para dar cuenta de posibles correlaciones entre las poblaciones de LRG y ELG, en lugar de asumir que son cero a priori.
• Mitigación del Efecto de Volumen: Los autores investigan el impacto de las elecciones de los priors en el efecto de volumen. Demuestran que combinar un prior de Jeffreys (que cancela el efecto de volumen para parámetros lineales) con un prior Gaussiano (que impone condiciones perturbativas y excluye regiones no físicas) mitiga eficazmente los sesgos.
• Validación: El flujo de trabajo del análisis se valida utilizando 1,000 realizaciones de eBOSS EZmock. Estas incluyen mocks "completos" (libres de sistemas) y mocks "contaminados" (con sistemas observacionales inyectados). Los autores prueban el flujo de trabajo reescalando las matrices de covarianza para suprimir los efectos de volumen y verifican que los parámetros cosmológicos recuperados no estén sesgados.
• Estimación de Parámetros: La inferencia Bayesiana se realiza utilizando el código Cobaya. El análisis margina sobre los parámetros de molestia (nuisance parameters) lineales analíticamente para reducir aún más el efecto de volumen. El estudio compara dos configuraciones de prior: $\Pi_A$ (no informativo) y $\Pi_B$ (Jeffreys + Gaussiano).

Contribuciones Clave

1. Implementación Multitracer de EFTofLSS: El artículo presenta un análisis riguroso multitracer que combina las muestras LRG y ELG dentro del marco de EFTofLSS, modelando explícitamente los términos estocásticos del espectro de potencia cruzado.
2. Optimización de Priors: Los autores identifican que la combinación de priors de Jeffreys y Gaussianos es crucial para los análisis multitracer para mitigar el efecto de volumen evitando al mismo tiempo regiones de parámetros no físicas. Muestran que depender únicamente de priors no informativos puede conducir a restricciones sesgadas, particularmente para $\sigma_8$ y $\ln(10^{10}A_s)$.
3. Manejo de Sistemas: El trabajo detalla el tratamiento de la restricción de integral radial (RIC) utilizando EZmocks y el uso de espectros de potencia encadenados para manejar los sistemas angulares de las ELG, validando estos enfoques contra catálogos de mocks contaminados.
4. Análisis de Términos Estocásticos: El estudio pone a prueba la hipótesis de términos estocásticos cero en el espectro de potencia cruzado. Aunque los datos son consistentes con cero, los autores muestran que fijar estos términos a cero (Modelo MB) rompe las degeneraciones y estrecha significativamente las restricciones en comparación con el modelo completo (Modelo MA).

Resultados
Utilizando los datos de eBOSS DR16 con el prior $\Pi_B$ y asumiendo términos estocásticos cero en el espectro de potencia cruzado (el resultado base), los autores reportan las siguientes restricciones (consistentes con Planck 2018):

• $H_0 = 70.0 \pm 2.3 \, \text{km s}^{-1}\text{Mpc}^{-1}$
• $\Omega_m = 0.317^{+0.017}_{-0.021}$
• $\sigma_8 = 0.787^{+0.055}_{-0.062}$
• $S_8 = 0.809^{+0.064}_{-0.078}$

Hallazgos Clave:

• Mejora sobre el Trazador Único: El análisis multitracer mejora las restricciones sobre $\sigma_8$ en aproximadamente un 27% comparado con un análisis de un solo trazador de LRG. Las restricciones sobre $\Omega_m$ mejoran aproximadamente un 10–25%.
• Efecto de Volumen: El estudio confirma que sin el prior de Jeffreys, el análisis multitracer (especialmente cuando se combina con los datos de ELG, que tienen una restricción débil) sufre un severo efecto de volumen, desplazando los valores de mejor ajuste.
• Sistemas: La inclusión de ELG y los espectros de potencia cruzados desplaza $H_0$ en $\sim 1\sigma$ respecto al análisis de solo LRG, lo cual los autores atribuyen a efectos residuales de RIC en el espectro cruzado, aunque el desplazamiento permanece dentro de la incertidumbre estadística.
• Consistencia: Los resultados son consistentes con Planck 2018 al nivel de $\lesssim 1.3\sigma$ y con los resultados previos de ajuste de plantillas de eBOSS al nivel de $\lesssim 0.9\sigma$. La Figura de Mérito (FoM) para los parámetros cosmológicos mejora en un 62.7% relativo al análisis de un solo LRG.

Significancia
El artículo afirma que su análisis de forma completa multitracer demuestra la eficiencia del marco de EFTofLSS para extraer información cosmológica de los sondeos actuales y futuros. Al mitigar con éxito el efecto de volumen mediante la elección de priors específicos y validar el flujo de trabajo contra sistemas realistas, los autores muestran que el análisis multitracer puede mejorar significativamente las restricciones sobre el crecimiento de la estructura ($\sigma_8$) incluso con el área de solapamiento limitado de los datos actuales de eBOSS. La metodología se presenta como directamente aplicable a futuros sondeos como DESI, que observarán múltiples trazadores con mayores densidades numéricas, ofreciendo potencialmente mejoras aún mayores en las restricciones cosmológicas al romper las degeneraciones entre los parámetros estocásticos y cosmológicos.