redMaPPer銀河団カタログにおける観測とN体シミュレーションの比較

砂山朋美（カブリIPMU)

共同研究者：Surhud More
（カブリIPMU)

シミュレーションと観測における銀河団は同じなのか？
N体シミュレーション

観測

CosmoSim
すばるHSC❖N体シミュレーション：形成過程、時間進化を詳しく調べることができる❖

ハローと銀河の観測量の対応関係は一対一ではない。

❖

この研究では、シミュレーションと観測のより直接的な比較を目指す。

redMaPPerとは？なぜ、シミュレーションでredMaPPerを再現したいのか？
❖

redMaPPerはスローン・デジタル・スカイ・サーベイで赤い銀河をもとに銀河団を特定するアルゴリズム❖

目的：シミュレーションに適用できるredMaPPerの開発および、観測とシミュレーションにおける銀河団、そしてハローアセンブリバイアスのより直接的な比較❖

動機：redMaPPerカタログの銀河団から世界で初めてハローアセンブリバイアスの検出がされたが、検出シグナルがシミュレーションで予想されたよりも大きく、これが系統誤差によるものなのか、新しい物理によるものなのかを特定するため

概要❖

ハローアセンブリバイアスとは？

❖アセンブリバイアスの検出・非検出❖

アセンブリバイアス検出への反例→その反例への反例❖

redMaPPerアルゴリズムの開発とそこから分かったこと

ハローアセンブリバイアス
バイアスが質量だけでなく、その他の観測量（中心集中度, 形成時間, etc.)に依存する
中心集中度が小さい
最近形成されたバイアスが大きい

中心集中度が大きい
初期に形成されたバイアスが小さい銀河団スケールのハローアセンブリバイアス
銀河団の内部構造と周辺の宇宙の大規模構造の物理相関
High-concen

Low-concen

High-concen

ハローバイアス

Low-concen

ハロー質量

Dalal et al. 2008

• 銀河団の内部構造と長波長スケールの物質分布の間には物理的相関が生じ、逆に銀河団の内部構造を詳細に調べることで、初期密度揺らぎの長波長ゆらぎの影響を調べることが可能概要❖

ハローアセンブリバイアスとは？

❖アセンブリバイアスの検出・非検出❖

アセンブリバイアス検出への反例→その反例への反例❖

redMaPPerアルゴリズムの開発とそこから分かったこと

ハローアセンブリバイアスの検出・非検出
非検出

Lin et al. 2015

検出

Miyatake et al. 2015

この二つの研究結果は、全く異なる手法を用いているので、結果自体が矛盾するわけではないアセンブリバイアスの非検出
❖

赤い銀河

青い銀河

同じ質量の中心銀河の星形成率をもとに二つのグループに分け、バイアスを測定。

❖赤い銀河＝early-formed❖

青い銀河＝late-formed❖

二つのグループのハロー質量が同じではない。

❖

アセンブリバイアスの検出では、二つのグループのハローの質量が同じである必要がある。

○ Lin et al. 2015

アセンブリバイアスの検出
中心集中度

平均空間距離❖シミュレーションでは、銀河団スケールのハローのアセンブリバイアスは10%❖

観測では60%！！！

○Miyatake et al. 2015

ハローアセンブリバイアスの検出：
二つのグループのハロー質量の分布は、ほぼ同じ○ 二つのグループのハロー質量分布の違いからは、検出されたシグナルの大きさは説明できない○Miyatake et al.2015

シミュレーションで同じ観測量を用いた場合、観測と同じ結果を得られるのか？
N体シミュレーション

観測

CosmoSim
すばるHSC

サブハローの数 ハロー質量

平均空間距離 中心集中度

リッチネス：メンバー銀河数
平均空間距離シミュレーションを使うと・・・
mass-richness relation

アセンブリバイアスは、わずか6.8%!

richness-Rmem relation

なぜ、観測ではアセンブリバイアスのシグナルが大きいのか？

私たちは何を比べているのか？

redMaPPer
シミュレーションの銀河団スケールのハローと観測された銀河団は同じ対象と考えて良いのか？
Rozo et al., 2014

反例１：メンバーである確率の低い銀河を使わずに平均空間距離を定義すると、アセンブリバイアスは検出されない

確率の高いメンバーのみを使うと・・・

Zu et al. 2016

反例１：メンバーである確率の低い銀河を使わずに平均空間距離を定義すると、アセンブリバイアスは検出されない確率の高いメンバーのみを使うと・・・

メンバーである確率と銀河団中心からの距離には相関関係がある→中心に近い銀河のみで平均空間距離を定義している→中心集中度を図るには、外側のメンバーの分布が重要
Zu et al. 2016

この方法では、中心集中度が正確に測定されない！

メンバー銀河のメンバーである確率が、必ずしも高いわけではない

More et al., in prep.
確率の高いメンバーを選ぶことが、正しいメンバーを選ぶことにつながらない

私たちは何を比べているのか？

redMaPPer-like

redMaPPer

Rozo et al., 2014

反例２：アセンブリバイアスは 投射効果によるものである
アルゴリズムBusch and White 2017

投射の長さによって、アセンブリ
L=60, 120, 250Mpc/h

バイアスの大きさが変わる実空間では遠くにある銀河が、赤方偏移空間では近くなる
実空間

赤方偏移空間Busch and White 2017アルゴリズムがredMaPPerに比べて簡略化されすぎていて、どれくらいの効果が投射効果によるものなのか判別し難い

私たちは何を比べているのか？

redMaPPer-like

redMaPPer

Rozo et al., 2014

redMaPPerアルゴリズムの開発および比較方法❖redMaPPerのアルゴリズムの手順❖

観測データとの比較：アルゴリズムの妥当性❖

比較方法：シャッフルカタログを用いる❖

結果および観測結果との比較

redMaPPerアルゴリズムの手順
中心銀河の位置を使用

Photometric redshift:60, 120, 250 Mpc/hの投射効果を仮定

アルゴリズムの整合性：特定された銀河団の数シミュレーション

観測

Murata et al., 2017

アルゴリズムの整合性：
観測におけるmass-richness relationとの比較
シミュレーション

観測

Murata et al., 2017

アルゴリズムの整合性：
リッチネスごとの質量分布における比較
シミュレーション

観測

Murata et al., 2017

redMaPPerアルゴリズムの開発および比較方法❖

redMaPPerのアルゴリズムの手順❖

観測データとの比較：アルゴリズムの妥当性❖

比較方法：シャッフルカタログを用いる❖

結果および観測結果との比較

シャッフルカタログを用いて、アセンブリバイアスが投射効果によるものなのかを検証❖

シャッフルカタログとは、アセンブリバイアスの効果を消したカタログ❖

シャッフルカタログとそうでないカタログで、同じシグナルが検出されるのならば、検出されたシグナルはアセンブリバイアスによるものではない結果：large-scale assembly bias
redMaPPer-likeアルゴリズムによって特定された銀河団と周辺銀河の投射相関関数（視線方向の積分するスケールを変えている）

実線がシャッフルされていないカタログからの相関関数
破線がシャッフルカタログからの相関関数

観測における結果との比較
観測

シミュレーション結論❖

アセンブリバイアスの検出は投射効果によるもの❖

シミュレーションと観測のより直接的な比較ができることで、シミュレーションから仮説および予測が立てられる

リッチネスの大きい銀河団において銀河の質量とハローの質量には相関関係がある→銀河の質量をもとに、より正確に銀河団を特定することも可能

Next Step
観測

シミュレーション