Testing dynamic distortion models to infer the linear growth rate from clustering multipoles

Di Benedetto, Andrea (2023) Testing dynamic distortion models to infer the linear growth rate from clustering multipoles. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Astrofisica e cosmologia [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Redshift-space distortions in galaxy clustering is one of the main probes to test General Relativity on the largest cosmological scales. In this Thesis work we investigate state-of-the-art models of galaxy clustering to validate their accuracy in constraining the linear growth rate of cosmic structures from dynamic distortions in the two-point correlation function multipole moments. The redshift-space distortion models are tested on Euclid-like mock catalogues, which mimic the precision expected from the Euclid Space Telescope spectroscopic wide survey, using Bayesian statistics, at four different redshifts z=1.79, 1.53, 1.19, and 0.9. Moreover, we investigate the accuracy of the linear growth rate constraints for different values of the minimum scale used in the fit, rmin, up to a maximum scale of rmax=200 h^{-1} Mpc. Comparing the results obtained from the different models, we found that the extended-Taruya-Nishimichi-Saito (eTNS) model is the most accurate one, being consistent within about 1sigma at all redshifts, and for rmin= 30 h^{-1} Mpc. Thus we conclude that the eTNS model is sufficiently accurate for analysing the data sets of next-generation projects, allowing us to push the analysis down to mildly nonlinear scales. The whole statistical analysis done in this Thesis has been performed with the CosmoBolognaLib, a free software set of numerical libraries for different types of cosmological calculations.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Di Benedetto, Andrea
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
redshift-space distortions,galaxy clustering,linear growth rate,cosmology,modeling,multipoles
Data di discussione della Tesi
17 Marzo 2023
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