syren-new: Precise formulae for the linear and nonlinear matter power spectra with massive neutrinos and dynamical dark energy

要約

現在および将来の大規模構造調査は、ニュートリノの質量と暗黒エネルギーの状態方程式を制約することを目的としています。
私たちは、大質量ニュートリノと暗黒エネルギーの不定状態方程式を含む拡張 $\Lambda$CDM モデルの宇宙論的パラメータの関数として、線形および非線形の物質パワースペクトルに対する正確で解釈可能な記号近似を構築することを目指しています。
これは、syren-new (NEutrino と $W_0-w_a$ を使用した SYmbolic-Regression-ENhanced パワー スペクトル エミュレータ) と呼ばれる、これら 2 つの効果を組み込むための syren-halofit エミュレータの拡張を構成します。
また、これらのモデルの宇宙論的パラメータの関数として、導出パラメータ $\sigma_8$ への単純な近似も得ます。
線形パワー スペクトルの結果は CLASS をエミュレートするように設計されていますが、非線形の場合は EuclidEmulator2 の結果と一致することを目指しています。
結果を既存のエミュレータおよび $N$-body シミュレーションと比較します。
$\sigma_8$ の解析エミュレータでは、線形および非線形パワー スペクトルは、広範囲の宇宙論的パラメーター、赤方偏移、および波数にわたって、それぞれ 0.1%、0.3%、1.3% の二乗平均平方根誤差を達成しています。
LSST のような調査でせん断パワー スペクトルを計算する場合、エミュレータ関連の不一致が観測誤差やその他のモデリングの不確実性と比較して劣勢であることを検証します。
私たちの式は既存の (数値) エミュレーターと同様の精度を持ちますが、CPU と GPU の両方で少なくとも 1 桁高速です。
私たちの研究により、線形および非線形物質のパワー スペクトルに対する現在の記号近似の精度、速度、および適用範囲が大幅に向上しました。
見つかったすべての記号近似に対して、公開されているコードを提供します。

要約(オリジナル)

Current and future large scale structure surveys aim to constrain the neutrino mass and the equation of state of dark energy. We aim to construct accurate and interpretable symbolic approximations to the linear and nonlinear matter power spectra as a function of cosmological parameters in extended $\Lambda$CDM models which contain massive neutrinos and non-constant equations of state for dark energy. This constitutes an extension of the syren-halofit emulators to incorporate these two effects, which we call syren-new (SYmbolic-Regression-ENhanced power spectrum emulator with NEutrinos and $W_0-w_a$). We also obtain a simple approximation to the derived parameter $\sigma_8$ as a function of the cosmological parameters for these models. Our results for the linear power spectrum are designed to emulate CLASS, whereas for the nonlinear case we aim to match the results of EuclidEmulator2. We compare our results to existing emulators and $N$-body simulations. Our analytic emulators for $\sigma_8$, the linear and nonlinear power spectra achieve root mean squared errors of 0.1%, 0.3% and 1.3%, respectively, across a wide range of cosmological parameters, redshifts and wavenumbers. We verify that emulator-related discrepancies are subdominant compared to observational errors and other modelling uncertainties when computing shear power spectra for LSST-like surveys. Our expressions have similar accuracy to existing (numerical) emulators, but are at least an order of magnitude faster, both on a CPU and GPU. Our work greatly improves the accuracy, speed and range of applicability of current symbolic approximations to the linear and nonlinear matter power spectra. We provide publicly available code for all symbolic approximations found.

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