Growing Gravity on Non Linear Scales

Abstract

Las surveys de galaxias que están en marcha y los futuros representan una era dorada para la investigación cosmológica y el estudio de la estructura a gran escala. Para poder extraer la información cosmológica de estos datos es necesario idear y probar observables sólidos y fiables. Recientemente, un nuevo observable basado en las fluctuaciones angulares de corrimiento al rojo, o redshift (ARF por su siglas en inglés), demostró ser sensible a los campos de materia y de velocidad peculiar. Además, este observable no muestra correlación con las fluctuaciones angulares de densidad de las galaxias (ADF) y es robusto frente a errores sistemáticos. Consecuentemente, es una herramienta promisoria para extraer información cosmológica de los surveys, como medir la tasa de crecimiento de estructuras determinado por las distorsiones en el espacio de redshift. Además, su caracter angular permite la comparación directa con predicciones teóricas. Sin embargo, la aplicabilidad de este observable se encuentra limitada a grandes escalas donde la teoría lineal, en la cual su formulación se basa, es válida. En este estudio se propone emplear reconstrucción cosmológica para ampliar la aplicabilidad de las ARF a escalas menores. La reconstrucción toma un campo evolucionado y deshace la gravedad para obtener el campo en una época evolutiva previa. Por tanto, el campo se linearizaría implicando una validez más amplia de las ARF. Esta idea se pone a prueba en catálogos simulados generados a partir condiciones iniciales emparejadas. Los catálogos fueron evolucionatos hasta un redshift de z = 0.3, y la reconstrucción se ejecutó hasta z = 3.0. A partir de la reconstrucción, el bias del catálogo respecto a un mismo redshift comóvil disminuye (de b1 = 1.32 a b1 = 0.72) indicando que el campo reconstruido es más sensible al campo de velocidades peculiares. El espectro de potencias de las ARF y ADF fue calculado para los catálogos antes y después de la reconstrucción. Estos fueron comparados con predicciones teóricas a partir de un modelo lineal obteniendo un buen acuerdo lo cual implica una buena determinación de parámetros, principalmente el bias pre y post reconstrucción. Finalmente, las ARF y ADF demostraron también ser más sensibles a la velocidad peculiar después de la reconstrucción. Esto demuestra la viabilidad de combinar ambas técnicas.

Ongoing and upcoming galaxy surveys represent a golden era in cosmology and large scale structure research. In order to extract the cosmological information embedded in the data, strong and reliable observables need to be devised and tested. Recently, Angular Redshift Fluctuations (ARF) were proposed as a new observable that is sensitive to the matter density and peculiar velocity field, it also showed to be uncorrelated to the projected galaxy angular density fluctuations (ADF), and robust against systematic errors. Thus, it is a promising tool to extract cosmological information from surveys, such as measuring the growth rate of structures determined by the redshift space distortions. Furthermore, the angular character of the observable allows for direct comparison with theoretical predictions. However, its applicability is limited to large scales where linear clustering, in which its formulation is based, dominates. In this study, cosmological reconstruction is proposed to expand the applicability of ARF to smaller scales. As the name implies, reconstruction takes an evolved field and runs gravity back to obtain the field in a previous evolutionary epoch. Therefore, linearizing the field would imply a broader applicability of ARF. This idea is put to test on mock catalogues generated from a set of paired simulations evolved up to a redshift of z = 0.3, and the reconstruction was run up to z = 3.0. From reconstruction, the bias with respect to the same comoving redshift decreased (from b1 = 1.32 to b1 = 0.72) meaning that the post reconstruction field is more sensible to the peculiar velocity field. ARF and ADF power spectrum was calculated from the catalogues before and after the reconstruction and compared to theoretical predictions following a linear evolutionary model. These power spectra matched the theoretical predictions showing consistency and a good determination of the parameters such as pre and pos reconstruction bias. Finally, ARF and ADF also showed to be more sensible to the peculiar velocity after reconstruction. This demonstrates the feasibility of combining both techniques.