Inferenz auf Feldebene: erlaubt es, das volle Potential in Galaxienkarten auszuschöpfen, um Neuland in der Physik zu erkunden
Galaxien sind keine Inseln im Kosmos. Während sich das Universum insgesamt ausdehnt – angetrieben von der mysteriösen „dunklen Energie“ – sammeln sich Galaxien lokal durch den Einfluss der Schwerkraft und bilden das kosmische Netz, das durch die Schwerkraft der dunklen Materie zusammengehalten wird. Für Kosmologen sind Galaxien Testobjekte, um die Schwerkraft, die dunkle Materie und die dunkle Energie zu untersuchen. Zum ersten Mal haben Forscher und Alumni des MPA nun eine neuartige Methode verwendet, die alle Informationen in Galaxienkarten vollständig ausnutzt, und diese Methode auf simulierte, aber realistische Datensätze angewendet. Ihre Studie zeigt, dass diese neue Methode das kosmologische Standardmodell sehr viel stingenter testet und das Potenzial hat, neues Licht auf die Schwerkraft und das dunkle Universum zu werfen.
Aus winzigen Fluktuationen im Ur-Universum entstand das riesige kosmische Netz: Galaxien und Galaxienhaufen bilden sich in besonders dichten Regionen, die durch kosmische Filamente mit leeren Hohlräumen miteinander verbunden sind. Heute sind Millionen von Galaxien über das kosmische Netz verteilt. Große Himmelsdurchmusterungen kartieren diese Galaxien, um die zugrunde liegende räumliche Materieverteilung zu rekonstruieren und ihr Wachstum bzw. ihre zeitliche Entwicklung zu verfolgen.
Die Beobachtung und Analyse von Millionen von Galaxien erweist sich als gewaltige Aufgabe. Daher wird bei Standardanalysen zunächst die dreidimensionale Galaxienverteilung in eine Messung der räumlichen Korrelation zwischen Paaren und Tripeln von Galaxien komprimiert, die als Zwei- und Dreipunkt-Korrelationsfunktionen (Abbildung 1) bezeichnet werden.
Diese eingeschränkten Statistiken vernachlässigen jedoch möglicherweise viele Informationen in Galaxienkarten, insbesondere Informationen, die auf kleineren räumlichen Skalen kodiert sind. Darüber hinaus sagen sie uns nicht, wo wir in den Karten genauer hinschauen sollten, falls in diesen Statistiken ein überraschendes Ergebnis auftauchen sollte. Wie viel mehr Informationen können extrahiert werden? Eine aktuelle Studie in Physical Review Letters von MPA-Forschern und -Alumni unter der Leitung von Dr. Minh Nguyen liefert überzeugende Beweise für wesentliche Informationen, die außerhalb der Reichweite von Zwei- und Dreipunktfunktionen liegen.
Für die Studie hat das Team einen rigorosen probabilistischen Algorithmus, „LEFTfield“, entwickelt und validiert, um die Galaxienverteilung zu modellieren. Wie das „LEFTfield“-Framework die Effective Field Theory of Large-Scale Structure (EFTofLSS) nutzt, um robuste und genaue Vorhersagen des beobachteten Galaxienfeldes mit hoher Effizienz zu erstellen, war das Thema eines weiteren MPA-Forschungshighlights. „LEFTfield“ modelliert die Entwicklung der ursprünglichen Fluktuationen zu großräumigen Strukturen und Galaxienhaufen und bewahrt dabei die gesamte Information in der dreidimensionalen Verteilung der Galaxien. Darüber hinaus ist das ‚LEFTfield‘-Vorwärtsmodell differenzierbar, was eine Feld-Inferenz (FLI) sowohl der Parameter im kosmologischen Modell als auch der ursprünglichen Fluktuationen, aus denen alle Strukturen im Universum hervorgegangen sind, ermöglicht.
In der Studie führte das Team einen direkten Vergleich zwischen FLI und der Standard-Inferenz mit zwei und drei Punkten („2+3-pt“) durch. Beide Inferenzpipelines verwenden dasselbe „LEFTfield“-Vorwärtsmodell und nutzen die beobachteten Karten auf genau denselben Skalen, wie in Abbildung 2 dargestellt.
Bei der Analyse derselben Kataloge von Halos aus Dunkler Materie aus demselben Satz von Simulationen stellte das Team fest, dass FLI die Einschränkungen der Amplitude des Strukturwachstums um den Faktor 3-5 verbessert, selbst bei konservativen Skalencuts in beiden Analysen. Die Verbesserung bedeutet, dass viel mehr Informationen aus der Galaxienverteilung extrahiert werden können, indem eine weitere Dimension erschlossen wird: die Kompression der Galaxienkarte wird umgangen.
Abbildung 3 vergleicht die Einschränkungen der Amplitude des Strukturwachstums aus der FLI- und der „2+3-Punkt“-Analyse. Der Parameter σ8 quantifiziert die typische Amplitude der Struktur im anfänglichen („linearen“) Dichtefeld auf einer bestimmten Skala. Im Wesentlichen messen Einschränkungen der Galaxienverteilung in Bezug auf σ8 das Wachstum von Strukturen vom frühen Universum (wo wir dank des kosmischen Mikrowellenhintergrunds genaue Messungen haben) bis zu späteren kosmischen Zeiten.
Während in dieser Studie Dunkle-Materie-Halos in Simulationen verwendet wurden, gelten die Schlussfolgerungen auch für deutlich realistischere simulierte Galaxien, die Gegenstand einer parallelen Studie der Beyond-2pt-Kollaboration waren, an der zwei Forscher des MPA-Teams beteiligt waren. Der FLI-Ansatz, der auf dem LEFTfield-Framework basiert, liefert auch bei Anwendung auf diese realistischeren Stichproben wieder unverzerrte und verbesserte Einschränkungen für das Strukturwachstum.
Neben verbesserten Parameterbeschränkungen bietet FLI auch zahlreiche Möglichkeiten um herauszufinden, woher Beweise für eine Physik jenseits des Standardmodells der Kosmologie stammen könnten, falls solche Beweise auftauchen. Da wir “Stichproben von Universen” haben, die mit den Daten kompatibel sind, können wir nach den Regionen suchen, die am stärksten vom Standardmodell abweichen, und untersuchen, was an ihnen ungewöhnlich ist. Wir können auch unabhängige Datensätze verwenden, z. B. indem wir die abgeleitete Materiedichte mit Gravitationslinsenkarten korrelieren, die eine völlig unabhängige Untersuchung der Struktur darstellen.
Das Team konzentriert sich nun darauf, den neuartigen FLI-Ansatz und das „LEFTfield“-Framework auf reale Daten aus Galaxien-Surveys anzuwenden. Ein flexibles und dennoch effizientes Modellierungs-Framework wie „LEFTfield“ wird der Schlüssel für solche Studien sein und das volle Potenzial von FLI aus Galaxienkarten erschließen.
