AbacusPNG: Eine bescheidene Reihe von Simulationen der lokalen primordialen Nicht-Gaußianität im DESI-Zeitalter

Eine Messung eines Signals der primordialen Nicht-Gaußianität (PNG) durch späte oder frühe Universumsproben hat das Potenzial, unser Verständnis der Physik des primordialen Universums zu transformieren. Während großräumige Strukturbeobachtungen prinzipiell wesentliche Informationen enthalten, ist die Interpretation dieser Messungen aufgrund schlecht verstandener astrophysikalischer Effekte herausfordernd. Glücklicherweise bieten N-Körper-Simulationen, wie das in dieser Studie vorgestellte öffentliche AbacusPNG-Set, das aus 9 Boxen besteht, jede mit einer Größe von L ₁₎ₗ = 2~ Gpc/h und einer Partikelmasse von 1. 01 10^10 \ M_/h, einen gangbaren Weg nach vorne. Zur Validierung stellen wir eine gute Übereinstimmung zwischen den Simulationen und unseren Erwartungen aus der Ein-Schleifen-Störungstheorie sowie der „separaten Universum“-Methode für das Materie-Bispektrum, das Materie-Leistungs-Spektrum und den Halo-Bias-Parameter in Verbindung mit PNG, b_, fest. Als wissenschaftliche Anwendung untersuchen wir den Zusammenhang zwischen Halo-Zusammenbau-Bias und b_ für Halo-Eigenschaften, die eine entscheidende Rolle bei der genauen Vorhersage der Galaxienansammlung spielen: Konzentration, Scherung (Umgebung) und Akkretionsrate. Wir finden eine starke Reaktion für alle drei Parameter, was darauf hindeutet, dass der Zusammenhang zwischen b_ und der Zusammenbaugeschichte von Halos von zukünftigen PNG-Analysen berücksichtigt werden muss. Außerdem führen wir die erste Studie des b_-Parameters durch, basierend auf Anpassungen an frühen DESI-Daten der leuchtenden roten Galaxie (LRG) und quasistellarer Objekte (QSO) und kommentieren die Auswirkungen auf f ₍₋-Einschränkungen für die zulässigen Galaxy-Halo-Modelle (beachten Sie, dass f ₍₋ b₁_). Wir finden, dass der Fehler bei f ₍₋ 21, 6, 22 betragt für die LRGs bei z = 0. 5 und z = 0. 8 sowie QSOs bei z = 1. 4, was darauf hindeutet, dass ein umfassendes Verständnis des Galaxien-Zusammenbau-Bias erforderlich ist, um robuste Hochpräzisionsanalysen von lokalem PNG mit zukünftigen Umfragen durchzuführen.