Forward modelling the large-scale structure

Kostic, Andrija (2023): Forward modelling the large-scale structure: from the effective field theory to dark matter constraints and future survey optimization. Dissertation, LMU München: Fakultät für Physik

Abstract

Die Datenmenge künftiger Galaxiendurchmusterungen hat die Entwicklung immer besserer Techniken zur Gewinnung kosmologischer Informationen aus diesen Datensätzen vorangetrieben. Die Erhöhung der erwarteten Anzahl von Moden, die innerhalb der Reichweite der Theorie liegen könnten, bietet eine Verbesserung um mehrere Größenordnungen im Vergleich zum kosmischen Mikrowellenhintergrund (CMB). Diese zusätzliche Information ist in den nichtlinearen Strukturen verborgen. Um mit den anstehenden Datensätzen verantwortungsvoll umgehen zu können, ist es notwendig, die verschiedenen physikalischen Faktoren, die dabei eine Rolle spielen, sehr sorgfältig zu modellieren. Das Hauptziel dieser Arbeit war es daher, die Entwicklung und das Verständnis solcher theoretischen Modelle für die kosmische Strukturbildung voranzutreiben. Kapitel 3 der Dissertation widmet sich dem Ansatz der effektiven Feldtheorie für die Strukturbildung, der unter dem Namen EFTofLSS bekannt ist. Der Ansatz wird auf der Feldebene angewandt, d.h. es wird versucht, maximale Informationen aus allen verfügbaren Moden in den Daten zu extrahieren. Es wurde eine neuartige Methode zur Durchführung von Selbstkonsistenztests des EFT-Vorwärtsmodells entwickelt, um sowohl die Reichweite des EFTofLSS-Ansatzes zu demonstrieren als auch die Leistung des Modells in verschiedenen Szenarien mit unterschiedlichen Graden von Modellfehlspezifikationen zu testen. Alle Modelle wurden auf eine Reihe von synthetischen Datensätzen angewandt. Daher sollte die in diesem Teil vorgestellte Arbeit als ein weiterer Schritt in Richtung einer kosmologischen Analyse auf voller Feldebene unter Verwendung des EFTofLSS-Ansatzes betrachtet werden. Der nächste Teil, Kapitel 4, konzentriert sich auf die Demonstration des Potenzials von Rekonstruktionen der lokalen großräumigen Struktur auf Feldebene zur Einschränkung der fundamentalen Physik. Die Arbeit konzentriert sich auf die Extraktion von Grenzwerten für die Annihilations- und Zerfallsquerschnitte der dunklen Materie unter Verwendung der aus den beobachteten Galaxienkatalogdaten abgeleiteten Verteilung der dunklen Materie im lokalen Universum. Dies wird durch die Konstruktion von Schablonen (Templates) für die Annihilation und den Zerfall dunkler Materie aus dieser abgeleiteten Materieverteilung und die Kreuzkorrelation mit verfügbaren γ-Röntgendaten erreicht. Kapitel 5 schließlich ist der Entwicklung von Ideen gewidmet, wo und wonach in zukünftigen Durchmusterungen gesucht werden sollte, um kosmologische Modelle effizienter einzuschränken. Es werden Karten vorgestellt, die Himmelsregionen nach ihrem posterior-gewichteten Informationsgewinnpotenzial für die jeweilige Gruppe von Modellen klassifizieren. Die Arbeit zeigt, dass der Inferenz auf Feldebene auf diese Weise einen Einblick gibt, wie zukünftige Suchstrategien aussehen sollten und wie sie schrittweise mit neuen kosmologischen Datensätzen im Rahmen von “active learning” verfeinert werden können.

Abstract

The constraining power promised by future large-scale structure LSS surveys has driven the development of ever better techniques for extracting cosmological information from those datasets. Increase in the expected number of modes that could be well within the reach of the theory offers an improvement of few orders of magnitude with respect to cosmic microwave background (CMB). This extra information is hidden within the non-linear structures of the LSS. It is necessary to very carefully model different physics at play in order to responsibly deal with the upcoming datasets. Consequently, the main goal of this thesis was to push the development and understanding of such theoretical models for the clustering of the large-scale structure. The Chapter 3 of the thesis is dedicated towards bringing closer LSS models utilizing the effective field theory approach, known collectively as EFTofLSS, to realistic galaxy-survey data applications. The approach is applied at the field-level, meaning that it tries to extract maximal information from all available modes in the data. A novel methodology for performing self-consistency tests of the EFT forward model framework was developed, both for demonstrating the reach of EFTofLSS approach, as well as test model performance in different scenarios with varying degrees of model mis-specification. All the models were applied to a set of synthetic datasets and hence the work presented in this part should be viewed as yet another step towards a final full field level cosmological analysis utilizing the EFTofLSS approach. Next part, Chapter 4, is focused on demonstrating the potential of the field level reconstructions of the local large-scale structure in constraining fundamental physics. The work focuses on extracting the dark matter annihilation and decay cross-section constraints by using the inferred distribution of the dark matter in the local universe from the observed galaxy catalogue data. This is achieved by constructing templates of dark matter annihilation and decay from this inferred matter distribution and cross-correlating with available γ-ray data. Finally, Chapter 5, is dedicated to developing ideas for where and what to look for in the future surveys in order to more efficiently constrain particular forward models of the LSS. Maps classifying regions of the sky according to their posterior weighted information gain potential are presented for the particular set of forward models. The work demonstrates that the field level approach gives, as a side product, an insight into how future search strategies should look like and how they can progressively be refined with new cosmological data sets within an active learning framework.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: Large-scale structure, EFTofLSS, Forward modelling, Bayesian inference, Information theory, WIMP dark matter
• Themengebiete: 500 Naturwissenschaften und Mathematik ; 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
• Fakultäten: Fakultät für Physik
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 17. Juli 2023
• 1. Bericht­erstatter:in: Komatsu, Eiichiro