DESI DR2 Reference Mocks: Clustering results from UCHUU ELGs and QSOs

Résumé technique : Mocks de référence DESI DR2 à partir des ELG et QSOs d'Uchuu

Problème et motivation
L'instrument DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument) vise à cartographier la distribution de la matière dans l'univers en utilisant plus de 50 millions de spectres de galaxies et de quasars pour contraindre l'histoire de l'expansion et la croissance des structures. Pour exploiter pleinement ces données, particulièrement pour les prochaines analyses cosmologiques de la Data Release 2 (DR2), des catalogues de mocks réalistes sont nécessaires. Ces mocks doivent émuler les fonctions de sélection de DESI ainsi que leurs caractéristiques statistiques afin de tester les pipelines, d'évaluer les incertitudes systématiques et de valider les prédictions théoriques.

Un défi spécifique abordé dans ce travail concerne la modélisation des galaxies à raies d'émission (ELG) et des quasars (QSO). Contrairement aux galaxies rouges lumineuses (LRG), qui sont considérées comme complètes en termes d'occupation de masse de halo, les ELG et les QSO sont des traceurs incomplets dans les espaces de paramètres connus (tels que la luminosité ou la masse stellaire). Par conséquent, les techniques traditionnelles de Subhalo Abundance Matching (SHAM), qui reposent sur une correspondance un-à-un entre les propriétés des halos et les observables galactiques, sont insuffisantes. Les auteurs visent à construire des mocks de référence qui reproduisent les statistiques de regroupement (clustering) des ELG et des QSO de DESI DR1 et DR2 pour des redshifts compris entre $0,8 < z < 2,1$ (et s'étendant jusqu'à $z=3,5$ pour les QSO) afin d'améliorer la construction des cônes de lumière simulés et d'approfondir la compréhension de la connexion galaxie-halo.

Méthodologie
L'étude utilise la simulation N-corps Uchuu, une simulation à haute résolution et de grand volume ($2 h^{-1}$Gpc de boîte) contenant $12\,800^3$ particules de matière noire, exécutée dans une cosmologie $\Lambda$CDM plate basée sur les paramètres de Planck 15. La simulation fournit des instantanés (snapshots) de $z=14$ à $z=0$, et les halos de matière noire ainsi que les sous-halos sont identifiés à l'aide du chercheur de halos Rockstar.

Pour peupler ces halos avec des traceurs, les auteurs emploient un cadre de SHAM modifié :

1. Modélisation des QSO :

   • Les QSO sont assignés aux halos en fonction de la vitesse circulaire de crête ($V_{peak}$), définie comme le $V_{max}$ maximum mesuré à travers toutes les sorties de redshift.
   • Le modèle suppose une distribution gaussienne de $V_{peak}$ pour les QSO centraux et satellites, caractérisée par une moyenne ($V_{mean}$) et un écart-type ($\sigma_V$).
   • Un paramètre libre, la fraction de satellites ($f_{sat}$), contrôle la normalisation relative des distributions centrales et satellites.
   • Pour tenir compte des larges incertitudes de redshift inhérentes à la spectroscopie des QSO (dues aux raies d'émission larges), des erreurs de redshift gaussiennes ($\sigma \approx 500$ km/s) sont appliquées aux catalogues de mocks.
   • Les paramètres sont ajustés en minimisant la statistique $\chi^2$ entre le monopole du monopole de la fonction de corrélation à deux points (2PCF) du mock et les données de DESI sur des échelles de $3$à$70 h^{-1}$Mpc.

2. Modélisation des ELG :

   • Reconnaissant que la formation d'étoiles dans les galaxies satellites peut être éteinte par l'effet de pression de ramage (ram pressure stripping) si elles se déplacent trop rapidement par rapport à leur halo central, les auteurs introduisent des critères de sélection spécifiques pour les satellites ELG.
   • Les satellites sont sélectionnés uniquement s'ils satisfont à : (i) $V_{max}/V_{peak} > 0,9$ (pour éviter les fusions majeures), et (ii) de faibles vitesses relatives par rapport au halo central ($V_{xyz,pec} - V_{central} < 300$ km/s) et un faible $V_{peak}$ central ($< 300$ km/s).
   • Similairement aux QSO, le modèle utilise une distribution $V_{peak}$ gaussienne avec les paramètres $V_{mean}$, $\sigma_V$ et $f_{sat}$, mais les critères de sélection sont appliqués avant l'abundance matching.

3. Construction du cône de lumière (Lightcone) :

   • Les cônes de lumière des mocks sont construits en répliquant les boîtes de simulation Uchuu et en les découpant en coquilles sphériques pour couvrir le volume du relevé DESI.
   • Les mocks sont masqués pour correspondre à l'empreinte de DESI DR2 et pondérés pour reproduire la densité numérique comobile observée $n(z)$ dans des intervalles de redshift de $\Delta z = 0,01$.
   • Les meilleurs paramètres sont déterminés indépendamment pour différents intervalles de redshift puis paramétrés comme des fonctions du redshift (par exemple, une évolution linéaire pour le $f_{sat}$ des QSO et une évolution quadratique pour le $V_{mean}$ des ELG).

Contributions clés

• Mocks de référence : L'article présente le premier ensemble de mocks de référence pour DESI DR2 spécifiquement ajustés pour reproduire le regroupement des ELG et des QSO en utilisant la simulation Uchuu.
• Implémentation du SHAM modifié : Les auteurs adaptent avec succès la technique SHAM pour les traceurs incomplets. Pour les ELG, ils introduisent un critère de sélection basé sur la vitesse pour tenir compte de l'extinction environnementale de la formation d'étoiles dans les satellites, une modification absente du SHAM standard.
• Évolution avec le redshift : L'étude identifie et paramètre l'évolution avec le redshift des paramètres SHAM. Plus précisément, la fraction de satellites ($f_{sat}$) pour les QSO augmente linéairement avec le redshift, tandis que la vitesse moyenne ($V_{mean}$) pour les ELG suit une tendance quadratique. Cela permet une paramétrisation plus efficace qu'un ajustement de paramètres indépendants dans chaque intervalle.
• Validation : Les mocks sont rigoureusement validés par rapport aux données DESI DR1 et DR2, reproduisant les densités numériques et les statistiques de regroupement sur des échelles allant de $1$à$100 h^{-1}$Mpc.

Résultats

• Statistiques de regroupement : Les mocks de SHAM modifié montrent un excellent accord avec les données DESI DR2 pour le monopole et le quadripole de la fonction de corrélation à deux points (2PCF) dans l'espace des redshifts, ainsi que pour la fonction de corrélation projetée. L'accord se maintient sur la plage d'ajustement ($3$à$70 h^{-1}$Mpc) et s'étend jusqu'à l'échelle BAO ($\sim 100 h^{-1}$Mpc).
• Spectre de puissance : Les mocks reproduisent raisonnablement bien le monopole et le quadripole du spectre de puissance, avec des écarts mineurs aux nombres d'ondes ($k$) élevés pour les ELG, ce qui est attendu puisque le spectre de puissance n'a pas été utilisé dans le processus d'ajustement.
• Distribution d'occupation des halos (HOD) :
  • ELG : La HOD consiste en une composante gaussienne pour les centrales (culminant à $M_{halo} \approx 10^{12} h^{-1}M_{\odot}$ avec une occupation de $0,095$) et une composante en loi de puissance pour les satellites (dominant à $M_{halo} > 10^{12,4} h^{-1}M_{\odot}$).
  • QSO : La HOD montre de manière similaire une composante centrale gaussienne (culminant à $M_{halo} \approx 10^{12,4} h^{-1}M_{\odot}$ avec une occupation de $0,319$) et une composante satellite en loi de puissance (dominant à $M_{halo} > 10^{12,8} h^{-1}M_{\odot}$).
• Biais à grande échelle : Le biais à grande échelle ($b$) mesuré à partir des mocks correspond au biais dérivé des données DESI DR2 dans la plage de $10$à$80 h^{-1}$Mpc. Les deux traceurs montrent une augmentation monotone du biais avec le redshift, ce qui est cohérent avec l'occupation de halos plus massifs à des époques plus précoces.

Signification et affirmations
L'article affirme que ces résultats constituent un pont critique entre la théorie et l'observation pour les analyses de DESI. En reproduisant les densités numériques et les motifs de regroupement observés des ELG et des QSO, ces mocks servent d'outils essentiels pour :

1. Estimation de la matrice de covariance : Ils peuvent être utilisés pour générer des matrices de covariance pour les futures analyses cosmologiques de DESI.
2. Test des systèmes : Ils permettent de tester les pipelines cosmologiques et d'évaluer les incertitudes systématiques inhérentes au relevé.
3. Aperçu physique : L'application réussie des techniques SHAM modifiées offre une meilleure compréhension de la connexion galaxie-halo, particulièrement concernant la dépendance environnementale de la formation d'étoiles dans les galaxies satellites (pour les ELG) et l'évolution des populations de QSO.

Les auteurs soulignent que, bien que les modèles soient ajustés aux données de DESI, ils sont construits sur la cosmologie Planck et la simulation Uchuu, garantissant qu'ils sont physiquement cohérents avec les standards cosmologiques actuels. Ce travail ne prétend pas découvrir une nouvelle physique, mais vise plutôt à fournir l'infrastructure nécessaire (des mocks réalistes) pour permettre une inférence cosmologique précise à partir du relevé DESI.