Lightcones for large scale structure surveys: Exploring clustering and covariance errors

• Autores: Julia Ferrer Ereza
• Directores de la Tesis: Francisco Prada Martínez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2025
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 177
• Tribunal Calificador de la Tesis: Patricia Sánchez Blázquez (presid.), Violeta González Pérez (secret.), Julio Jonás Chaves Montero (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Física Teórica por la Universidad Autónoma de Madrid
• Materias:
  • Astronomía y astrofísica
    • Cosmología y cosmogonía
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • En esta tesis se investiga la estructura a gran escala del Universo generando y analizando catálogos simulados de galaxias -también conocidos como lightcones- a partir de las simulaciones cosmológicas de cuerpos de Uchuu y GLAM. Estas simulaciones se emplean para replicar las estadísticas de agrupamiento observadas en los catálogos de BOSS, eBOSS y DESI, con un enfoque particular en las galaxias rojas luminosas. El objetivo principal de este trabajo es validar la eficacia de estas simulaciones a la hora de reproducir la agrupación a gran escala observada, mejorando así nuestra comprensión de la cosmología y la formación de galaxias. La simulación Uchuu, con su elevada resolución y basada en la cosmología de Planck, se utiliza para generar lightcones de galaxias para las muestras BOSS, eBOSS y DESI-sv3. Se emplea el método de subhalo abundance matching para asignar galaxias rojas luminosas a los (sub)halos de materia oscura, lo que permite un análisis detallado de las señales de agrupamiento a pequeña y gran escala, y una comparación robusta con los datos observados. Además, las simulaciones GLAM se utilizan para crear lightcones para la estimación de matrices de covarianza, cruciales para evaluar con precisión las incertidumbres estadísticas en las mediciones cosmológicas. Los resultados demuestran que tanto los lightcones de Uchuu como los de GLAM reproducen con éxito las estadísticas de agrupamiento observadas, confirmando su capacidad para modelar con gran detalle la distribución a (pequeña y) gran escala de los campos de materia y velocidad. La precisión de las estimaciones de las matrices de covarianza obtenidas con GLAM refuerza aún más la fiabilidad de nuestras simulaciones, destacando su superioridad sobre los lightcones derivados de métodos aproximados. En el contexto de la comprobación de modelos cosmológicos, se evalúan simulaciones GLAM con y sin neutrinos masivos, particularmente en su capacidad para replicar la función de correlación de dos puntos observada. Los resultados sugieren que los datos actuales no proporcionan pruebas definitivas de la presencia de neutrinos masivos, subrayando la necesidad de disponer de más datos observacionales además de los analizados en esta tesis. Esta tesis contribuye al campo mediante la generación de catálogos simulados de galaxias robustos que facilitan la interpretación de los datos observacionales, mejorando así nuestra comprensión de la estructura a gran escala del Universo y la conexión galaxia-halo, al tiempo que ofrece nuevas perspectivas sobre los procesos físicos fundamentales que rigen la evolución cósmica