Assembly bias and the redshift evolution of intrinsic alignments for LRGs

Sintesi Tecnica: Bias di assemblaggio e l'evoluzione con il redshift dell'allineamento intrinseco per le LRG

Problematica
Gli allineamenti intrinseci (IA) delle galassie costituiscono un contaminante sistematico astrofisico primario nelle survey di lensing gravitazionale debole, capace di indurre bias nell'inferenza dei parametri cosmologici se non correttamente modellati. Gli attuali sforzi di modellazione, come il modello Non-Linear Alignment (NLA), spesso assumono che l'ampiezza dell'allineamento dipenda esclusivamente dalla massa dell'alone. Tuttavia, con l'avvento di survey ad alta statistica come Euclid e LSST, dipendenze secondarie precedentemente nascoste dalle incertezze osservative potrebbero diventare significative. Nello specifico, l'impatto del bias di assemblaggio — ovvero la dipendenza delle proprietà dell'alone dalla storia di formazione oltre la massa — e l'evoluzione con il redshift del segnale di allineamento richiedono un'indagine utilizzando simulazioni idrodinamiche su larga scala per garantire una modellazione robusta per le future analisi di cosmic shear.

Metodologia
Gli autori utilizzano la run della simulazione idrodinamica cosmologica FLAMINGO con una dimensione della box di 2.8 Gpc (Schaye et al. 2023), che include la fisica barionica e una variazione fiduciale del feedback. Lo studio si concentra su un campione di galassie centrali simili a Galassie Rosse Luminose (LRG), definite da aloni con una massa di materia oscura legata $M_h > 10^{12} M_\odot$ e galassie con più di 300 particelle stellari ($\sim 2.22 \times 10^{11} M_\odot$).

Le fasi metodologiche chiave includono:

1. Definizione del Redshift di Formazione: Il redshift di formazione ($z_f$) è definito come il redshift al quale un alone conteneva metà della sua massa attuale ($0.5 M_{200\text{mean}}$). Questa definizione è validata dalla sua forte correlazione con la concentrazione dell'alone ($c_{200\text{crit}}$).
2. Stima della Correlazione: Le funzioni di correlazione posizione-posizione ($gg$) e posizione-forma ($g+$) sono calcolate utilizzando stimatori generalizzati di Landy-Szalay e modellate con il codice IATheory all'interno del framework NLA.
3. Analisi del Bias di Assemblaggio: Il campione è suddiviso in bin per massa dell'alone e redshift di formazione per isolare la dipendenza dell'ampiezza di allineamento ($A_1$) da $z_f$ a massa fissa.
4. Modellazione dell'Evoluzione con il Redshift: Gli autori applicano un fit di legge di potenza tra l'ampiezza di allineamento e la massa dell'alone ($A_1 \propto M^{\beta_M}$) attraverso diversi snapshot della simulazione ($z=0$ a $z=1.5$).
5. Tracciamento delle Galassie: Le galassie centrali vengono tracciate attraverso gli snapshot utilizzando il Track_id del subhalo finder HBT-HERONS per separare l'evoluzione con il redshift dalla semplice crescita di massa. Il campione è selezionato a un redshift iniziale ($z_i$) ed è seguito fino a $z=0$; gli oggetti vengono rimossi se si fondono o scendono sotto la soglia di particelle stellari.

Risultati Chiave

• Dipendenza dal Bias di Assemblaggio: L'ampiezza dell'allineamento dipende non solo dalla massa dell'alone ma anche dal redshift di formazione. A parità di massa dell'alone, gli aloni e le loro galassie centrali che si sono formati prima (maggiore $z_f$) esibiscono un'ampiezza di allineamento sistematicamente più elevata. Questo effetto si manifesta come uno spostamento verticale nella relazione $A_1$–massa, mentre la pendenza della legge di potenza rimane ampiamente invariata.
• Evoluzione dei Parametri con il Redshift: L'ampiezza della legge di potenza massa-allineamento ($\alpha_M$) aumenta costantemente con il redshift. La pendenza ($\beta_M$) diminuisce con il redshift fino a $z \sim 1$ e poi si appiattisce. Gli autori forniscono fit quadratici empirici per $\alpha_M(z)$ e $\beta_M(z)$ (Eq. 13 e 14).
• Modello Massa-Redshift: Viene proposto un modello combinato massa-redshift (Eq. 12–14) per predire le ampiezze di allineamento per i campioni LRG dati il loro redshift e la loro massa media dell'alone.
• Analisi di Tracciamento: Tracciando le galassie da redshift iniziali elevati ($z_i$), l'ampiezza dell'allineamento aumenta al diminuire del redshift, in modo coerente con l'accrezione di massa. Tuttavia, anche dopo la normalizzazione rispetto alla predizione del modello massa-redshift, rimane un offset sistematico: le galassie tracciate da $z_i$ più elevati mantengono un'ampiezza di allineamento superiore rispetto a quelle tracciate da $z_i$ inferiori. Ciò conferma che il bias di assemblaggio introduce una dispersione irreducibile nell'ampiezza dell'allineamento a una data massa e redshift.
• Deviazioni dalla Legge di Potenza: Il fit della legge di potenza devia a basse masse ($< 10^{13} M_\odot$) e alte masse ($> 3 \times 10^{14} M_\odot$). Alle basse masse, gli autori osservano una diminuzione rispetto alla legge di potenza (contrariamente ad alcuni risultati di modelli puramente gravitazionali), mentre alle alte masse si osserva una diminuzione, attribuita alla formazione continua dell'alone.

Significatività e Rivendicazioni
Il lavoro sostiene che la modellazione dell'IA nelle survey di lensing debole non può fare affidamento su intervalli di prior arbitrariamente piccoli per l'ampiezza dell'allineamento, poiché il bias di assemblaggio introduce una dispersione fondamentale nell'ampiezza a parità di massa dell'alone. Sebbene la forma funzionale dei modelli esistenti (come NLA) possa non richiedere una modifica per tenere conto del bias di assemblaggio, i vincoli dei prior sull'ampiezza devono essere ampliati per accomodare questa dipendenza secondaria.

Inoltre, i risultati complicano l'implementazione dei modelli di allineamento basati sulla Halo Occupation Distribution (HOD) derivati da simulazioni puramente gravitazionali. Poiché i modelli HOD assegnano tipicamente le proprietà basandosi solo sulla massa, essi non riescono a catturare la dipendenza dal tempo di formazione a meno che non venga esplicitamente incorporata. Lo studio fornisce linee guida basate su simulazioni per un modello di evoluzione con il redshift dell'IA, offrendo fit empirici per la dipendenza massa-redshift dell'ampiezza di allineamento per campioni di tipo LRG.

Limitazioni
Gli autori osservano che la risoluzione della simulazione FLAMINGO è insufficiente per risolvere l'evoluzione dei dischi galattici (la frazione di disco rimane $<1\%$ fino a $z \sim 1.5$). Di conseguenza, i risultati si applicano strettamente ai campioni di sole LRG (ellittiche) e non tengono conto dell'evoluzione delle ellittiche in dischi o dei segnali di allineamento delle galassie a disco. Il modello massa-redshift è valido per masse dell'alone comprese tra $10^{13}$ e $10^{14.5} M_\odot$ e redshift fino a $z \sim 1.5$.