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Spatial description of large scale structure and reionisation
Spatial description of large scale structure and reionisation
This thesis is the result of a PhD project that tried to investigate and find new descriptions of entities arising in large scale structure based upon their spatial configuration. For this we analyse N-body simulations of gravitational collapse in a cold dark matter universe with cosmological constant (ΛCDM) and Monte Carlo ray-tracing radiative transfer (MCRTRT) simulations of reionisation. We also use an N-body simulations to investigate possible problems with observational results connected to large scale clustering. In the first part of this thesis we develop a novel technique to characterise the density field in cosmological N-body simulations based upon a density estimate and the connectivity between particles obtained from a Voronoi tessellation of their positions. We use this estimate to find a hierarchical set of peaks in the Millennium and Millennium II simulations. This hierarchy completely decomposes the particle load of the simulations into nodes in a single tree structure we call “Tessellation Level Tree” (TLT). We investigate the properties of these peaks and concentrate on two novel aspects: the percolation of the connected set of peaks above densities of a few (6 − 7) along the cosmic web and the very strong assembly bias effect if peaks are split by saddle point density. This assembly bias effect is the strongest ever obtained from quintiles in a local property of the dark matter distribution in simulations. The second part of the thesis investigates the morphology of ionised bubbles in hydrogen and helium during reionisation. For this we use MCRTRT on regular grids and create binary representations of the ionisation fields using a threshold. We then apply techniques of mathematical morphology to extract a hierarchy of bubbles ordered by local diameter. We show the shift in the global bubble size distribution throughout reionisation and how the ionised volume is more and more unequally distributed among the bubbles as they grow and overlap. The overlap also results in a percolation process we identify at z ≳ 8 that increasingly delocalises the reionisation process. Finally, we connect the bubbles to the properties of the underlying density field. For the first time we show that the largest bubbles in the post-overlap regime are not densest in the centre are very strongly biased with respect to the large scale matter distribution. We also quantify how ionisation reaches the most underdense parts of the universe last, reconfirming the inside-out scenario of reionisation. In the final part of the thesis we test the assembly bias and splashback radius mea- surements claimed by previous publications using clusters obtained with the optical cluster finder redMaPPer. For this we develop a mock-version of the algorithm that incorporates the core aspects of the cluster identification and apply it to a semi-analytic galaxy popula- tion of the Millennium simulation. We show that the claimed concentration differences in the optically selected clusters are most likely stemming from projection effects that arise more in overdense regions, leading to a coupling between concentration and large scale clustering and therefore a false positive assembly bias detection. The claimed splashback radius identification that is inverse in connection with cluster properties compared to the results of numerical simulations is shown to be an artifact of the circular mask of the selection algorithm., Diese Arbeit ist das Ergebnis eines Dissertationsprojektes, das versuchte, neue Beschreibungen von Entitäten in großräumigen Strukturen basierend auf ihrer räumlichen Konfiguration zu finden und zu untersuchen. Dazu analysieren wir N-Körper-Simulationen des gravitativen Kollapses in einem Universum gefüllt kalter dunklen Materie mit kosmologischer Konstante (ΛCDM) und Monte-Carlo-Raytracing Strahlungstransfer (MCRTRT) Simulationen der Reionisation. Wir verwenden auch eine N-Körper-Simulation, um mögliche Probleme mit Beobachtungsergebnissen im Zusammenhang mit großräumigem Clustering zu untersuchen. Im ersten Teil dieser Arbeit entwickeln wir eine neuartige Technik zur Charakterisierung des Dichtefeldes in kosmologischen N-Körper-Simulationen, die auf einer Dichteabschätzung und der Konnektivität zwischen Teilchen basiert, die aus einer Voronoi-Tessellierung ihrer Positionen gewonnen wurden. Wir verwenden diese Schätzung, um einen hierarchischen Satz von Dichtespitzen in der Millennium- und Millennium-II-Simulationen zu finden. Diese Hierarchie zerlegt die Partikelbelastung der Simulationen vollständig in Knoten in einer einzigen Baumstruktur, die wir ”Tessellation Level Tree” (TLT) nennen. Wir untersuchen die Eigenschaften dieser Dichtespitzen und konzentrieren uns auf zwei neuartige Aspekte: die Perkolation des verbundenen Satzes von Dichtespitzen über Dichten von wenigen (6 − 7) entlang des kosmischen Netzes und den sehr starken Assembly-Bias- Effekt, wenn Dichtespitzen nach der Sattelpunktdichte getrennt werden. Dieser Assembly- Bias-Effekt ist der stärkste, der je aus Quintilen in einer lokalen Eigenschaft der Verteilung der Dunklen Materie in Simulationen erhalten wurde. Der zweite Teil der Arbeit untersucht die Morphologie ionisierter Blasen in Wasserstoff und Helium während der Reionisierung. Dazu verwenden wir MCRTRT auf regulären Gittern und erstellen binäre Darstellungen der Ionisationsfelder mithilfe eines Schwellenwerts. Wir wenden dann Techniken der mathematischen Morphologie an, um eine Hierarchie von Blasen zu extrahieren, die nach lokalem Durchmesser geordnet sind. Wir zeigen die Verschiebung der globalen Blasengrößenverteilung während der Reionisierung und wie das ionisierte Volumen immer ungleichmäßiger unter den Blasen verteilt ist, wenn sie wachsen und sich überlappen. Die Überschneidung führt auch zu einem Perko- lationsprozess, den wir bei z ≳ 8 identifizieren, der den Ionisationsprozess zunehmend delokalisiert. Schließlich verbinden wir die Blasen mit den Eigenschaften des darunter liegenden Dichtefeldes. Wir zeigen erstmals, dass die größten Blasen nach der Überlappung nicht im Zentrum am dichtesten sind und einen sehr starken Bias in Bezug auf die großräumige Materieverteilung aufweisen. Wir quantifizieren auch, wie die Reionisierung zuletzt die am wenigsten dichten Teile des Universums erreicht, und bestätigen damit das Inside-Out-Szenario der Reionisierung. Im letzten Teil der Arbeit testen wir die Montage Bias- und Rückfallradiusmessungen, die von früheren Publikationen unter Verwendung von Clustern, die mit dem optischen Clusterfinder redMaPPer erhalten wurden, beansprucht wurden. Dazu entwickeln wir eine Mock-Version des Algorithmus, der die Kernaspekte der Clusteridentifikation berücksichtigt und auf eine semi-analytische Galaxienpopulation der Millennium-Simulation anwendet. Wir zeigen, dass die behaupteten Konzentrationsunterschiede in den optisch ausgewählten Clustern höchstwahrscheinlich auf Projektionseffekte zurückzuführen sind, die eher in überdichten Regionen auftreten, was zu einer Kopplung zwischen Konzentration und großflächigem Clustering und damit zu einer falsch-positiven Verzerrung der Baugruppe führt. Die beanspruchte Rückfallradius-Identifikation, die im Zusammenhang mit Cluster-Eigenschaften im Vergleich zu den Ergebnissen numerischer Simulationen invers ist, erscheint als Artefakt der Kreismaske des Auswahlalgorithmus.
Cosmology, Computational Structure Formation, Computational Geometry, Cosmic Web, Reionisation, Assembly Bias, Splashback, Percolation
Busch, Philipp
2019
English
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Busch, Philipp (2019): Spatial description of large scale structure and reionisation. Dissertation, LMU München: Faculty of Physics
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Abstract

This thesis is the result of a PhD project that tried to investigate and find new descriptions of entities arising in large scale structure based upon their spatial configuration. For this we analyse N-body simulations of gravitational collapse in a cold dark matter universe with cosmological constant (ΛCDM) and Monte Carlo ray-tracing radiative transfer (MCRTRT) simulations of reionisation. We also use an N-body simulations to investigate possible problems with observational results connected to large scale clustering. In the first part of this thesis we develop a novel technique to characterise the density field in cosmological N-body simulations based upon a density estimate and the connectivity between particles obtained from a Voronoi tessellation of their positions. We use this estimate to find a hierarchical set of peaks in the Millennium and Millennium II simulations. This hierarchy completely decomposes the particle load of the simulations into nodes in a single tree structure we call “Tessellation Level Tree” (TLT). We investigate the properties of these peaks and concentrate on two novel aspects: the percolation of the connected set of peaks above densities of a few (6 − 7) along the cosmic web and the very strong assembly bias effect if peaks are split by saddle point density. This assembly bias effect is the strongest ever obtained from quintiles in a local property of the dark matter distribution in simulations. The second part of the thesis investigates the morphology of ionised bubbles in hydrogen and helium during reionisation. For this we use MCRTRT on regular grids and create binary representations of the ionisation fields using a threshold. We then apply techniques of mathematical morphology to extract a hierarchy of bubbles ordered by local diameter. We show the shift in the global bubble size distribution throughout reionisation and how the ionised volume is more and more unequally distributed among the bubbles as they grow and overlap. The overlap also results in a percolation process we identify at z ≳ 8 that increasingly delocalises the reionisation process. Finally, we connect the bubbles to the properties of the underlying density field. For the first time we show that the largest bubbles in the post-overlap regime are not densest in the centre are very strongly biased with respect to the large scale matter distribution. We also quantify how ionisation reaches the most underdense parts of the universe last, reconfirming the inside-out scenario of reionisation. In the final part of the thesis we test the assembly bias and splashback radius mea- surements claimed by previous publications using clusters obtained with the optical cluster finder redMaPPer. For this we develop a mock-version of the algorithm that incorporates the core aspects of the cluster identification and apply it to a semi-analytic galaxy popula- tion of the Millennium simulation. We show that the claimed concentration differences in the optically selected clusters are most likely stemming from projection effects that arise more in overdense regions, leading to a coupling between concentration and large scale clustering and therefore a false positive assembly bias detection. The claimed splashback radius identification that is inverse in connection with cluster properties compared to the results of numerical simulations is shown to be an artifact of the circular mask of the selection algorithm.

Abstract

Diese Arbeit ist das Ergebnis eines Dissertationsprojektes, das versuchte, neue Beschreibungen von Entitäten in großräumigen Strukturen basierend auf ihrer räumlichen Konfiguration zu finden und zu untersuchen. Dazu analysieren wir N-Körper-Simulationen des gravitativen Kollapses in einem Universum gefüllt kalter dunklen Materie mit kosmologischer Konstante (ΛCDM) und Monte-Carlo-Raytracing Strahlungstransfer (MCRTRT) Simulationen der Reionisation. Wir verwenden auch eine N-Körper-Simulation, um mögliche Probleme mit Beobachtungsergebnissen im Zusammenhang mit großräumigem Clustering zu untersuchen. Im ersten Teil dieser Arbeit entwickeln wir eine neuartige Technik zur Charakterisierung des Dichtefeldes in kosmologischen N-Körper-Simulationen, die auf einer Dichteabschätzung und der Konnektivität zwischen Teilchen basiert, die aus einer Voronoi-Tessellierung ihrer Positionen gewonnen wurden. Wir verwenden diese Schätzung, um einen hierarchischen Satz von Dichtespitzen in der Millennium- und Millennium-II-Simulationen zu finden. Diese Hierarchie zerlegt die Partikelbelastung der Simulationen vollständig in Knoten in einer einzigen Baumstruktur, die wir ”Tessellation Level Tree” (TLT) nennen. Wir untersuchen die Eigenschaften dieser Dichtespitzen und konzentrieren uns auf zwei neuartige Aspekte: die Perkolation des verbundenen Satzes von Dichtespitzen über Dichten von wenigen (6 − 7) entlang des kosmischen Netzes und den sehr starken Assembly-Bias- Effekt, wenn Dichtespitzen nach der Sattelpunktdichte getrennt werden. Dieser Assembly- Bias-Effekt ist der stärkste, der je aus Quintilen in einer lokalen Eigenschaft der Verteilung der Dunklen Materie in Simulationen erhalten wurde. Der zweite Teil der Arbeit untersucht die Morphologie ionisierter Blasen in Wasserstoff und Helium während der Reionisierung. Dazu verwenden wir MCRTRT auf regulären Gittern und erstellen binäre Darstellungen der Ionisationsfelder mithilfe eines Schwellenwerts. Wir wenden dann Techniken der mathematischen Morphologie an, um eine Hierarchie von Blasen zu extrahieren, die nach lokalem Durchmesser geordnet sind. Wir zeigen die Verschiebung der globalen Blasengrößenverteilung während der Reionisierung und wie das ionisierte Volumen immer ungleichmäßiger unter den Blasen verteilt ist, wenn sie wachsen und sich überlappen. Die Überschneidung führt auch zu einem Perko- lationsprozess, den wir bei z ≳ 8 identifizieren, der den Ionisationsprozess zunehmend delokalisiert. Schließlich verbinden wir die Blasen mit den Eigenschaften des darunter liegenden Dichtefeldes. Wir zeigen erstmals, dass die größten Blasen nach der Überlappung nicht im Zentrum am dichtesten sind und einen sehr starken Bias in Bezug auf die großräumige Materieverteilung aufweisen. Wir quantifizieren auch, wie die Reionisierung zuletzt die am wenigsten dichten Teile des Universums erreicht, und bestätigen damit das Inside-Out-Szenario der Reionisierung. Im letzten Teil der Arbeit testen wir die Montage Bias- und Rückfallradiusmessungen, die von früheren Publikationen unter Verwendung von Clustern, die mit dem optischen Clusterfinder redMaPPer erhalten wurden, beansprucht wurden. Dazu entwickeln wir eine Mock-Version des Algorithmus, der die Kernaspekte der Clusteridentifikation berücksichtigt und auf eine semi-analytische Galaxienpopulation der Millennium-Simulation anwendet. Wir zeigen, dass die behaupteten Konzentrationsunterschiede in den optisch ausgewählten Clustern höchstwahrscheinlich auf Projektionseffekte zurückzuführen sind, die eher in überdichten Regionen auftreten, was zu einer Kopplung zwischen Konzentration und großflächigem Clustering und damit zu einer falsch-positiven Verzerrung der Baugruppe führt. Die beanspruchte Rückfallradius-Identifikation, die im Zusammenhang mit Cluster-Eigenschaften im Vergleich zu den Ergebnissen numerischer Simulationen invers ist, erscheint als Artefakt der Kreismaske des Auswahlalgorithmus.