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We study the constraint on f(R) gravity that can be obtained by photometric primary probes of the Euclid mission. Our focus is the dependence of the constraint on the theoretical modelling of the nonlinear matter power spectrum. In the Hu–Sawicki f(R) gravity model, we consider four different predictions for the ratio between the power spectrum in f(R) and that in Λ cold dark matter (ΛCDM): a fitting formula, the halo model reaction approach, ReACT, and two emulators based on dark matter only N-body simulations, FORGE and e-Mantis. These predictions are added to the MontePython implementation to predict the angular power spectra for weak lensing (WL), photometric galaxy clustering, and their cross-correlation. By running Markov chain Monte Carlo, we compare constraints on parameters and investigate the bias of the recovered f(R) parameter if the data are created by a different model. For the pessimistic setting of WL, one-dimensional bias for the f(R) parameter, log10| fR0|, is found to be 0.5σ when FORGE is used to create the synthetic data with log10| fR0| = −5.301 and fitted by e-Mantis. The impact of baryonic physics on WL is studied by using a baryonification emulator, BCemu. For the optimistic setting, the f(R) parameter and two main baryonic parameters are well constrained despite the degeneracies among these parameters. However, the difference in the nonlinear dark matter prediction can be compensated for the adjustment of baryonic parameters, and the one-dimensional marginalised constraint on log10| fR0| is biased. This bias can be avoided in the pessimistic setting at the expense of weaker constraints. For the pessimistic setting, using the ΛCDM synthetic data for WL, we obtain the prior-independent upper limit of log10| fR0| < −5.6. Finally, we implement a method to include theoretical errors to avoid the bias due to inaccuracies in the nonlinear matter power spectrum prediction.
Euclid preparation: LXXI. Simulations and nonlinearities beyond ΛCDM. 3. Constraints on f(R) models from the photometric primary probes
null, null;Koyama, K.;Pamuk, S.;Casas, S.;Bose, B.;Carrilho, P.;Sáez-Casares, I.;Atayde, L.;Cataneo, M.;Fiorini, B.;Giocoli, C.;Le Brun, A. M. C.;Pace, F.;Pourtsidou, A.;Rasera, Y.;Sakr, Z.;Winther, H. -A.;Altamura, E.;Adamek, J.;Baldi, M.;Breton, M. -A.;Rácz, G.;Vernizzi, F.;Amara, A.;Andreon, S.;Auricchio, N.;Baccigalupi, C.;Bardelli, S.;Bernardeau, F.;Biviano, A.;Bodendorf, C.;Bonino, D.;Branchini, E.;Brescia, M.;Brinchmann, J.;Caillat, A.;Camera, S.;Cañas-Herrera, G.;Capobianco, V.;Carbone, C.;Carretero, J.;Castellano, M.;Castignani, G.;Cavuoti, S.;Chambers, K. C.;Cimatti, A.;Colodro-Conde, C.;Congedo, G.;Conselice, C. J.;Conversi, L.;Copin, Y.;Courbin, F.;Courtois, H. M.;Da Silva, A.;Degaudenzi, H.;De Lucia, G.;Dole, H.;Douspis, M.;Dubath, F.;Duncan, C. A. J.;Dupac, X.;Dusini, S.;Escoffier, S.;Farina, M.;Farinelli, R.;Farrens, S.;Ferriol, S.;Finelli, F.;Fosalba, P.;Frailis, M.;Franceschi, E.;Galeotta, S.;Gillis, B.;Gómez-Alvarez, P.;Gracia-Carpio, J.;Grazian, A.;Grupp, F.;Guzzo, L.;Hailey, M.;Haugan, S. V. H.;Holmes, W.;Hormuth, F.;Hornstrup, A.;Hudelot, P.;Ilić, S.;Jahnke, K.;Jhabvala, M.;Joachimi, B.;Keihänen, E.;Kermiche, S.;Kiessling, A.;Kilbinger, M.;Kubik, B.;Kunz, M.;Kurki-Suonio, H.;Lilje, P. B.;Lindholm, V.;Lloro, I.;Mainetti, G.;Maino, D.;Maiorano, E.;Mansutti, O.;Marggraf, O.;Markovic, K.;Martinelli, M.;Martinet, N.;Marulli, F.;Massey, R.;Medinaceli, E.;Mei, S.;Melchior, M.;Mellier, Y.;Meneghetti, M.;Merlin, E.;Meylan, G.;Mora, A.;Moresco, M.;Moscardini, L.;Munari, E.;Neissner, C.;Niemi, S. -M.;Padilla, C.;Paltani, S.;Pasian, F.;Pedersen, K.;Percival, W. J.;Pettorino, V.;Pires, S.;Polenta, G.;Poncet, M.;Popa, L. A.;Pozzetti, L.;Raison, F.;Renzi, A.;Rhodes, J.;Riccio, G.;Romelli, E.;Roncarelli, M.;Saglia, R.;Salvignol, J. -C.;Sánchez, A. G.;Sapone, D.;Sartoris, B.;Schirmer, M.;Schrabback, T.;Secroun, A.;Seidel, G.;Serrano, S.;Sirignano, C.;Sirri, G.;Spurio Mancini, A.;Stanco, L.;Steinwagner, J.;Tallada-Crespí, P.;Taylor, A. N.;Tereno, I.;Tessore, N.;Toft, S.;Toledo-Moreo, R.;Torradeflot, F.;Tutusaus, I.;Valenziano, L.;Valiviita, J.;Vassallo, T.;Verdoes Kleijn, G.;Veropalumbo, A.;Wang, Y.;Weller, J.;Zamorani, G.;Zucca, E.;Bozzo, E.;Burigana, C.;Calabrese, M.;Di Ferdinando, D.;Escartin Vigo, J. A.;Fabbian, G.;Matthew, S.;Mauri, N.;Pezzotta, A.;Pöntinen, M.;Scottez, V.;Tenti, M.;Viel, M.;Wiesmann, M.;Akrami, Y.;Anselmi, S.;Archidiacono, M.;Atrio-Barandela, F.;Ballardini, M.;Bertacca, D.;Blanchard, A.;Blot, L.;Böhringer, H.;Bruton, S.;Cabanac, R.;Calabro, A.;Camacho Quevedo, B.;Cappi, A.;Caro, F.;Carvalho, C. S.;Castro, T.;Contarini, S.;Cooray, A. R.;Desprez, G.;Díaz-Sánchez, A.;Diaz, J. J.;Di Domizio, S.;Ezziati, M.;Ferrari, A. G.;Ferreira, P. G.;Ferrero, I.;Finoguenov, A.;Fontana, A.;Fornari, F.;Gabarra, L.;Ganga, K.;García-Bellido, J.;Gasparetto, T.;Gautard, V.;Gaztanaga, E.;Giacomini, F.;Gianotti, F.;Gozaliasl, G.;Gutierrez, C. M.;Hall, A.;Hildebrandt, H.;Hjorth, J.;Jimenez Muñoz, A.;Joudaki, S.;Kajava, J. J. E.;Kansal, V.;Karagiannis, D.;Kirkpatrick, C. C.;Le Graet, J.;Legrand, L.;Lesgourgues, J.;Liaudat, T. I.;Liu, S. J.;Loureiro, A.;Maggio, G.;Magliocchetti, M.;Mannucci, F.;Maoli, R.;Martín-Fleitas, J.;Martins, C. J. A. P.;Maurin, L.;Metcalf, R. B.;Miluzio, M.;Monaco, P.;Montoro, A.;Moretti, C.;Morgante, G.;Murray, C.;Nadathur, S.;Pagano, L.;Patrizii, L.;Popa, V.;Potter, D.;Reimberg, P.;Risso, I.;Rocci, P. -F.;Sahlén, M.;Sarpa, E.;Schneider, A.;Sereno, M.;Silvestri, A.;Stadel, J.;Tanidis, K.;Tao, C.;Testera, G.;Teyssier, R.;Tosi, S.;Troja, A.;Tucci, M.;Vergani, D.;Verza, G.;Vielzeuf, P.;Walton, N. A.
2025-01-01
Abstract
We study the constraint on f(R) gravity that can be obtained by photometric primary probes of the Euclid mission. Our focus is the dependence of the constraint on the theoretical modelling of the nonlinear matter power spectrum. In the Hu–Sawicki f(R) gravity model, we consider four different predictions for the ratio between the power spectrum in f(R) and that in Λ cold dark matter (ΛCDM): a fitting formula, the halo model reaction approach, ReACT, and two emulators based on dark matter only N-body simulations, FORGE and e-Mantis. These predictions are added to the MontePython implementation to predict the angular power spectra for weak lensing (WL), photometric galaxy clustering, and their cross-correlation. By running Markov chain Monte Carlo, we compare constraints on parameters and investigate the bias of the recovered f(R) parameter if the data are created by a different model. For the pessimistic setting of WL, one-dimensional bias for the f(R) parameter, log10| fR0|, is found to be 0.5σ when FORGE is used to create the synthetic data with log10| fR0| = −5.301 and fitted by e-Mantis. The impact of baryonic physics on WL is studied by using a baryonification emulator, BCemu. For the optimistic setting, the f(R) parameter and two main baryonic parameters are well constrained despite the degeneracies among these parameters. However, the difference in the nonlinear dark matter prediction can be compensated for the adjustment of baryonic parameters, and the one-dimensional marginalised constraint on log10| fR0| is biased. This bias can be avoided in the pessimistic setting at the expense of weaker constraints. For the pessimistic setting, using the ΛCDM synthetic data for WL, we obtain the prior-independent upper limit of log10| fR0| < −5.6. Finally, we implement a method to include theoretical errors to avoid the bias due to inaccuracies in the nonlinear matter power spectrum prediction.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11567/1300116
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.