宇宙非线性可微前向建模的联合速度和密度重构
摘要：宇宙初始条件的重建具有从晚期观测中最优提取宇宙学信息的潜力。由于参数空间的高维性，需要可微的前向模型以实现收敛，并且最近的进展使得基于星系（或晕）位置的非线性模型重建成为可能。除了位置，未来的调查还将通过动力学Sunyaev-Zel'dovich效应（kSZ）、Ia型超新星和基本平面或Tully-Fisher关系提供星系的奇特速度测量。在这里，我们发展了包括晕速度在内的形式化工具，以增强初始条件的重建。我们展示了使用速度信息可以显著提高重建精度，与仅使用晕密度场相比。我们研究了这种改进与噪声、速度测量噪声和与视线的角度的关系。我们还展示了如何利用晕速度数据改进最终的非线性物质过密度和速度场的重建。我们将我们的流水线集成到可微的Particle-Mesh FlowPM软件包中，为以联合速度和密度重建进行场级宇宙学推断铺平了道路。鉴于在不久的将来测量奇特速度的能力增强，这特别有用。
作者：Adrian E. Bayer, Chirag Modi, Simone Ferraro
论文ID：2210.15649
分类：Cosmology and Nongalactic Astrophysics
分类简称：astro-ph.CO
提交时间：2023-07-19