Descrevendo a relação entre galáxias e matéria escura em "pequenas" escalas : um estudo de modelos de ocupação de halos usando processos gaussianos e otimização bayesiana

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Caetano, Pedro Rangel, 1995-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1642256
Resumo: Orientador: Flávia Sobreira
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spelling Descrevendo a relação entre galáxias e matéria escura em "pequenas" escalas : um estudo de modelos de ocupação de halos usando processos gaussianos e otimização bayesianaDescribing the relation between galaxies and dark matter in "small" scales : : a study of halo occupation distribution models using gaussian processes and bayesian optimizationCosmologiaConexão galáxia-haloModelos HODSimulações cosmológicasInferência bayesianaCosmologyGalaxy-halo connectionHOD modelsCosmological simulationsBayesian inferenceOrientador: Flávia SobreiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb WataghinResumo: Algumas das técnicas mais importantes na atualidade para realizar testes das previsões do modelo cosmológico padrão (?CDM) e da Relatividade Geral são baseadas no estudo de catálogos de galáxias, obtidos em levantamentos astronômicos. Este catálogos permitem mapear as inomogeneidades da distribuição de matéria e compará-las com as previsões teóricas. Entretanto, a modelagem da relação entre a distribuição de galáxias e a distribuição de matéria escura subjacente (viés de galáxias) é um obstáculo importante para o uso ótimo desta informação. Este problema é mais agudo em análises que consideram modos em escalas "pequenas" (menores que ? 10 Mpc), onde o viés possui uma dependência complexa com a escala. Nestes casos, a obtenção de previsões teóricas se torna desafiadora, já que a evolução das perturbações de densidade é não linear e processos físicos envolvidos na formação de galáxias ("física bariônica") passam a ser importantes. Isto faz necessário o uso de modelos intrincados e simulações computacionais bastante dispendiosas, o que torna a comparação das previsões com as observações difícil. Neste trabalho estudamos um modelo empírico para a relação entre galáxias e halos de matéria escura que é bastante utilizado na literatura, o modelo de ocupação de halos (Halo Occupation Distribution, HOD), investigando os vínculos que podem ser estabelecidos a partir de medidas de estatísticas de 2 pontos em levantamentos fotométricos. Para isto, desenvolvemos uma pipeline que implementa o cálculo da função de correlação angular a partir da criação de catálogos de galáxias simulados utilizando modelos de HOD e simulações de N-corpos, e a utilizamos para testar uma implementação do cálculo analítico desses observáveis bastante utilizada, encontrando indicações de que as aproximações utilizadas podem gerar vieses importantes na inferência da função de ocupação de halos. Também implementamos um framework versátil que permite a especificação, treinamento e uso de emuladores para inferência, aplicando otimização bayesiana para a escolha dos pontos a usar para o treinamento. Isto nos permitiu desenvolver e testar um emulador para o cálculo da função de correlação baseado na pipeline que desenvolvemos anteriormente. Estas técnicas encontram aplicação além deste modelo específico estudado, pois permitem a comparação entre teoria e observações em contextos onde as previsões só podem ser realizadas em poucos pontos do espaço de parâmetros, ao possibilitar a interpolação de previsões com erro controlado e a determinação das regiões mais importantes a serem exploradas. Isto promete ser importante para a realização total do potencial dos levantamentos de 4a. geração que entrarão em operação nas próximas décadas, já que a constante diminuição das incertezas nas medidas deve acentuar a necessidade de uma modelagem mais precisa. O código e os dados usado nas análises apresentadas nessa monografia encontram-se em https://gitlab.com/prcaetano/monografia-analiseAbstract: Some of the most important current techniques to test the predictions of the standard model of cosmology (?CDM) and of General Relativity are based on the study of galaxy catalogs obtained from astronomical surveys. These catalogs allow us to map que inhomogeneities of the matter distribution and make comparisons with theoretical predictions. However, the modelling of the relation between the galaxy distribution and the underlying dark matter distribution (galaxy bias) is an important obstacle to the optimal use of this information. This problem is most acute in analysis which consider modes in "small" scales (less that ? 10 Mpc), where this relation has a complex dependency with scale. In these cases, getting theoretical predictions is challenging, since the evolution of density perturbations is non-linear and physical processes involved in galaxy formation ("baryonic physics") start to be important. This makes the use of intricate models and expensive computational simulations mandatory, making the comparison to observations hard. In this work we studied an empirical model for the relation between galaxies and dark matter halos which is common in the literature (based on Halo Occupation Distributions, HOD), investigating the constraints that can be achieved with 2-point statistics measured in photometric surveys. To this end, we developed a pipeline that implements the calculation of the angular correlation function by creating simulated galaxy catalogs using HOD models and N-body simulations, and used it to test a implementation of an widespread analytical model, finding indications that the approximations involved can create important biases on the HOD model inference. We also implement a versatile framework that allows the specification, training and use of emulators for inference, applying bayesian optimization to choose the points used for training. This allowed us to develop and test an emulator for the calculation of the angular correlation function based on the pipeline we previously developed. These tecniques find application beyond this specific model we studied, allowing the comparison between theory and observations in contexts where predictions can only be realized in a few points of the parameter space, by making possible the interpolation of predictions with controlled error and the determination of the most important regions to explore. This promises to be important to allow the full realization of the potential of the 4th generation surveys that will operate in the coming decades, as the constant decrease on measurement uncertainties will demand increasingly precise models. The code and data used in the analysis presented here can be found at https://gitlab.com/prcaetano/monografia-analiseMestradoFísicaMestre em FísicaCNPQ131287/2018-4[s.n.]Sobreira, Flávia, 1982-Holanda, Pedro Cunha deOgando, Ricardo Lourenço CorreiaUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Física Gleb WataghinPrograma de Pós-Graduação em FísicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCaetano, Pedro Rangel, 1995-20212021-05-26T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (145 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1642256CAETANO, Pedro Rangel. Descrevendo a relação entre galáxias e matéria escura em "pequenas" escalas: um estudo de modelos de ocupação de halos usando processos gaussianos e otimização bayesiana . 2021. 1 recurso online (145 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1642256. 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