CL
C. Leonard
Author with expertise in Cosmological Parameters and Dark Energy
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
186
h-index:
14
/
i10-index:
19
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Dark Energy Survey year 1 results: Constraints on extended cosmological models from galaxy clustering and weak lensing

T. Abbott et al.Jun 7, 2019
We present constraints on extensions of the minimal cosmological models dominated by dark matter and dark energy, $\Lambda$CDM and $w$CDM, by using a combined analysis of galaxy clustering and weak gravitational lensing from the first-year data of the Dark Energy Survey (DES Y1) in combination with external data. We consider four extensions of the minimal dark energy-dominated scenarios: 1) nonzero curvature $\Omega_k$, 2) number of relativistic species $N_{\rm eff}$ different from the standard value of 3.046, 3) time-varying equation-of-state of dark energy described by the parameters $w_0$ and $w_a$ (alternatively quoted by the values at the pivot redshift, $w_p$, and $w_a$), and 4) modified gravity described by the parameters $\mu_0$ and $\Sigma_0$ that modify the metric potentials. We also consider external information from Planck CMB measurements; BAO measurements from SDSS, 6dF, and BOSS; RSD measurements from BOSS; and SNIa information from the Pantheon compilation. Constraints on curvature and the number of relativistic species are dominated by the external data; when these are combined with DES Y1, we find $\Omega_k=0.0020^{+0.0037}_{-0.0032}$ at the 68% confidence level, and $N_{\rm eff}<3.28\, (3.55)$ at 68% (95%) confidence. For the time-varying equation-of-state, we find the pivot value $(w_p, w_a)=(-0.91^{+0.19}_{-0.23}, -0.57^{+0.93}_{-1.11})$ at pivot redshift $z_p=0.27$ from DES alone, and $(w_p, w_a)=(-1.01^{+0.04}_{-0.04}, -0.28^{+0.37}_{-0.48})$ at $z_p=0.20$ from DES Y1 combined with external data; in either case we find no evidence for the temporal variation of the equation of state. For modified gravity, we find the present-day value of the relevant parameters to be $\Sigma_0= 0.43^{+0.28}_{-0.29}$ from DES Y1 alone, and $(\Sigma_0, \mu_0)=(0.06^{+0.08}_{-0.07}, -0.11^{+0.42}_{-0.46})$ from DES Y1 combined with external data, consistent with predictions from GR.
0

An Empirical Model For Intrinsic Alignments: Insights From Cosmological Simulations

Nicholas Alfen et al.Jun 4, 2024
We extend current models of the halo occupation distribution (HOD) to include a flexible, empirical framework for the forward modeling of the intrinsic alignment (IA) of galaxies. A primary goal of this work is to produce mock galaxy catalogs for the purpose of validating existing models and methods for the mitigation of IA in weak lensing measurements. This technique can also be used to produce new, simulation-based predictions for IA and galaxy clustering. Our model is probabilistically formulated, and rests upon the assumption that the orientations of galaxies exhibit a correlation with their host dark matter (sub)halo orientation or with their position within the halo. We examine the necessary components and phenomenology of such a model by considering the alignments between (sub)halos in a cosmological dark matter only simulation. We then validate this model for a realistic galaxy population in a set of simulations in the Illustris-TNG suite. We create an HOD mock with Illustris-like correlations using our method, constraining the associated IA model parameters, with the between our model’s correlations and those of Illustris matching as closely as 1.4 and 1.1 for orientation–position and orientation–orientation correlation functions, respectively. By modeling the misalignment between galaxies and their host halo, we show that the 3-dimensional two-point position and orientation correlation functions of simulated (sub)halos and galaxies can be accurately reproduced from quasi-linear scales down to . We also find evidence for environmental influence on IA within a halo. Our publicly-available software provides a key component enabling efficient determination of Bayesian posteriors on IA model parameters using observational measurements of galaxy-orientation correlation functions in the highly nonlinear regime.