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Resumen de The Halo-Galaxy Connection from the Large Scale Structure of the Universe

Sergio Adrián Rodríguez Torres

  • La estructura a gran escala es uno de los campos más importantes en Cosmología. Ésta nos permite estudiar la evolución del Universo a partir de la distribución de galaxias. El análisis de las oscilaciones acústicas bariónicas (BAO) o de las distorsiones en el espacio por el corrimiento al rojo (RSD) proporcionan información muy valiosa sobre los procesos físicos que produjeron el Universo que vemos hoy. El Sloan Digital Sky Survey (SDSS) ha estado observando el universo local para estudiar estos fenómenos. En la era de la precisión cosmológica, este experimento ha medido la distancia a más de un millón de galaxias permitiendo construir una visión más precisa de la evolución de las estructuras en la distribución de galaxias.

    En esta tesis, se presenta un estudio del agrupamiento de las galaxias luminosas rojas (LRG) y de los cuásares (QSO) en el Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) del SDSS-II y extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS) del SDSS-IV respectivamente.

    Los resultados de la muestra de LRG del CMASS de BOSS son comparados con las predicciones del esquema Halo Abundance Matching (HAM). Este modelo es aplicado a la simulación de N-cuerpos BigMultiDark, la cual es construida en base a un modelo cosmológico LCDM plano con los parámetros medidos por la colaboración Planck. Se producen catálogos simulados de alta precisión incluyendo la evolución del campo de materia oscura en conos de luz que incluyen efectos observacionales como la incompletitud, la geometría del cartografiado, las mascaras veto y las colisiones de fibras. Estos catálogos prueban que el modelo LCDM, el cual describe el CMB (con los parámetros cosmológicos Planck1), también puede predecir el agrupamiento de las LRG para z~0:5. La función de correlación de dos puntos y del espectro de potencias reproducen las observaciones dentro de errores de 1sigma para escalas entre 0.5 y 150 Mpc/h. Adicionalmente, la función de correlación de tres puntos y la relación entre masa estelar y masa del halo presentan un buen acuerdo con las observaciones.

    Combinando el potencial de nuestro modelo y el código patchy, presentamos los diferentes pasos en la producción masiva de los catálogos de galaxias simuladas para la entrega final de datos de BOSS, los cuales son utilizados para construir las matrices de covarianza en los análisis de BAO y RSD. Nuestro productos representan un paso adelante debido a la excelente precisión con la que reproducen las observaciones. Este conjunto de unos 12 mil catálogos cubren el volumen más grande simulado hasta hoy, unos ~192; 000 [Gpc/h]3.

    Los QSO están jugando un papel importante en el estudio del universo a alto z. Siguiendo el análisis de las LRG, hemos modelado los datos correspondientes al primer año de los QSO espectroscópicos de eBOSS en el rango 0.9 < z < 2.2. En este caso, hemos utilizado una versión modificada del modelo HAM, la cual hemos aplicado a la simulación BigMultiDark para generar los catálogos QSO de alta precisión. Nuestro modelo reproduce las estadísticas de dos puntos. La masa típica de los halos que alojan QSO es ~10e12.7 masas solares. Existen preguntas abiertas sobre la distribución de los QSO en los halos, para las cuales son necesarios nuevos datos y este tipo de modelos ayudarán a responderlas en el futuro.

    Los diferentes métodos explicados en este trabajo, utilizados para conectar halos de materia oscura con galaxias y cuásares, describen exitosamente los datos observacionales, y combinados con las mejores estimaciones de los parámetros cosmológicos, proporcionan una prueba de la validez del modelo LCDM. Nuestra metodología da excelentes resultados al ser aplicada a simulaciones de N-cuerpos y a simulaciones de teoría de perturbaciones lagrangianas.

    Estos modelos pueden ser usados para describir otras poblaciones de galaxias como las ELG y permitirnos hacer predicciones del agrupamiento de galaxias para futuros cartografiados (e.g. DESI, EUCLID).


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