| 研究課題/領域番号 |
23KJ0747
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分15010:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する理論
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
寺澤 凌 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-25 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
2025年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2024年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2023年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 宇宙の曲率 / 大規模構造 / 弱い重力レンズ / すばるHSC |
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| 研究開始時の研究の概要 |
宇宙の空間曲率は宇宙の幾何学的性質を特徴づける量であり、宇宙の極初期に起こったインフレーションの物理を知る大きな手がかりとなり得る。標準宇宙論はほぼ平坦(曲率が0)な宇宙を予言しており、曲率の測定によって標準宇宙論の検証と初期宇宙の物理の究明を行うことが本研究の目的である。本研究では、(1) 数値宇宙論データに基づき宇宙論観測量を高速に予言するエミュレータを有限の空間曲率を持つ場合に拡張し、曲率と重力非線形性の効果を同時に取り入れた理論モデルを構築する。(2) このモデルを用いてすばる望遠鏡等の銀河サーベイによる宇宙大規模構造の観測データを解析し、宇宙の空間曲率を測定する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題の本年度の研究実績は、以下の二つにまとめられる。
(A) 曲率を持つ宇宙のパワースペクトルの理論モデルの構築
宇宙の空間曲率を変化させた時のハローパワースペクトルの変化(応答)が現在の宇宙の膨張速度を表すハッブルパラメタへのハローパワースペクトルの応答でよく近似できることをN体シミュレーションを用いて示した。このことを用いると曲率を持つ宇宙のパワースペクトルを平坦な宇宙におけるパワースペクトルとそのハッブルパラメタへの応答で計算することができる。これにより、平坦な宇宙モデルで有効な、精密なエミュレータによるハローパワースペクトルの予言を曲率を持つ宇宙の場合に拡張することが可能となった。
(B) すばるHSCの弱い重力レンズデータを使った宇宙論解析
弱重力レンズ効果の観測を用いて宇宙論パラメタを制限する際に問題となるバリオン物理の不定性について、すばるHyper Suprime-Cam(HSC)3年度データを小スケールまで用いて詳細な解析を行った。特に、バリオン効果をモデルしないダークマターのみのモデルとデータの整合性を調べることで、バリオン物理の不定性に影響されずに極端に強いバリオン効果を棄却する手法を提案した。この手法を用いて、共同研究者として加わったHSC3年度弱重力レンズデータの宇宙論解析がバリオン効果に対してロバストであることを示した。この研究でバリオン効果では宇宙マイクロ波背景放射との間のズレ(S8テンション)を解決できないことを示したことで、有限の曲率を持つモデルをはじめとした、標準宇宙モデルの拡張の必要性が示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
曲率を持つ宇宙のハローパワースペクトルの理論モデルについて、本研究のパワースペクトルの応答を用いる手法により平坦な宇宙モデルで有効な、既存の精密なエミュレータによるハローパワースペクトルの予言を曲率を持つ宇宙の場合に拡張することが可能となった。また、他グループが曲率を持つ宇宙の物質パワースペクトルのエミュレータを開発した。これらにより、本年度中に行う予定であった曲率を持つ宇宙のパワースペクトルの理論モデル構築は完了したといえる。同じく本年度中に行う予定であったすばるPFSの銀河の選択基準の決定に関しては、PFSサーベイの開始が当初の計画から遅れたため、選択基準決定に必要な観測データが得られていない。選択基準の評価を含め、PFSサーベイには来年度以降も関わっていくが、本研究課題終了までにPFSデータが得られない見込みのため、既に公開されているSDSSの銀河分光データや、CMB、CMBレンジングのデータを用いることを検討する。来年度行う予定であった、HSCデータの宇宙論解析にも着手し、弱重力レンズデータの宇宙論解析がバリオン効果に対してロバストであることを示した。
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| 今後の研究の推進方策 |
バリオン音響振動やCMB、CMBレンジングデータとすばるHSC3年度弱重力レンズデータを組み合わせた宇宙論解析を行い、曲率を含む宇宙論パラメタを制限することを目指す。MCMC法による宇宙論解析を高速化するため、CMB、CMBレンジングパワースペクトルの理論モデルのエミュレータの構築に取り組む。また、MCMC法よりも効率的なサンプリング法である、ハミルトニアンモンテカルロ法(HMC) による宇宙論解析の実装にも取り組む。
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