Field-level approach for next-generation spectroscopic surveys

点击翻译按钮获取中文摘要

宇宙物理学における根源的な問題であるダークマター・ダークエネルギーの正体、そして加速膨張の物理的な機構を探るため、大規模な銀河分光観測計画が予定されている。これらの計画では、銀河の三次元位置を測定し背景にある物質分布を描き出すことが主たる観測目的である。従来の解析では、観測された銀河分布から、その情報を要約する統計量を用いてダークマターの存在量に代表される宇宙論パラメータを推定する。しかしながら、統計量で表現できない高次の情報は失われてしまう。そこで、本研究では観測された銀河分布の場が持つ情報の全てを考慮するフィールドレベル解析に着目し、高速で実用的な統計解析基盤を構築する。これまでの研究において銀河分光観測において、統計量を用いる利点は理論的な取り扱いの容易さや高速に計算が可能な点が挙げられる。フィールドレベル解析については近年高精度の理論モデルであるGridSPTが開発され、小スケールの構造の進化まで数値的に解くことが可能となった。一方で、要求される計算量は高いという点がボトルネックとなっている。この問題を解決するべくGraphic Processing Unit（GPU）という計算加速器を用いて高速にフィールドレベル解析を行う計算基盤を開発した。GPUを用いることで計算量の大部分を占める多数回のフーリエ変換を効率良く実行することが可能となった。さらに今年度は開発したGridSPT計算コードを、より正確なN体計算シミュレーションと比較し、小スケールまで十分な精度が出ていることを確認した。