利用宇宙大尺度结构限制宇宙学.doc

利用宇宙大尺度结构限制宇宙学宇宙大尺度结构是一种重要的研究宇宙演化历史的探针,其演化包括由暗物质主导的结构形成过程,以及暗能量导致的宇宙膨胀。本文中,我们改进了利用星系巡天分析大尺度结构的统计方法,主要是对星系和宇宙巨洞的相关函数中的一个特征信号进行建模和测量。这个信号称为重子声学振荡,它是一把标准尺,可以用来测量宇宙的膨胀历史和几何性质。为了准确估计观测结果成团性质的误差,我们需要大量接近观测数据的模拟样本。本文介绍了两种两点和三点成团统计都很精确的快速生成模拟样本的方法,即PATCHY和EZMOCK,它们采用的都是微扰论和非线性、随机性的暗物质晕偏袒模型。我们进一步研究了暗晕质量与环境的关系,发现暗晕的质量不仅依赖于本地的暗物质密度,还与宇宙网状结构环境和暗晕的排斥效应有关。利用我们找到的这些关系,我们开发了一个叫做HADRON的工具,它可以为暗晕的空间分布样本分配质量。通过这一方法与暗晕丰度匹配技术,我们为重子振荡光谱巡天(BOSS)项目生成了数千组PATCHY模拟星系样本。此外,巨洞是宇宙中一些尺度为10-100h1Mpc的大型低密度区域,本文的第二部分介绍了一种新的宇宙巨洞定义和不依赖参数输入的巨洞探测工具。在对巨洞的半径进行一个筛选以后,我们能高效地从星系巡天中建立巨洞样本。在PATCHY模拟的帮助下,我们首次从数值模拟(约10-0-)和观测数据(在BOSSDR11数据中超过3-σ-)中探测到了宇宙巨洞的重子声学振荡信号。随后,我们对星系和宇宙巨洞的联合相关函数进行了研究,并建立了一个新的用来测量BAO峰位的模型。数值模拟的结果显示,相对于从星系自身得到的结果而言,星系和巨洞的联合样本对重子声学振荡峰位的测量精度提高了10%以上,等效于把星系巡天数据的样本量提高了20%以上。而在BOSSDR12观测数据中,我们的方法对低红移样本(0.2<z<0.5)有11%的提高,但对高红移样本(0.5<z<0.75)没有提高,这与目前巡天体积下的统计涨落是吻合的。