1. Euclid: Validation of the MontePython forecasting tools
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Santiago Casas, Julien Lesgourgues, Nils Schöneberg, Sabarish V.M., Lena Rathmann, Doerenkamp, M., Archidiacono, M., Bellini, E., Sebastien Clesse, Frusciante, N., Matteo Martinelli, Francesco Pace, Domenico Sapone, ziad sakr, Alain Blanchard, Thejs Brinckmann, Stefano Camera, Carmelita Carbone, Ilić, S., Dida Markovic, Pettorino, V., Isaac Tutusaus, Aghanim, N., Amara, A., Luca Amendola, Natalia Auricchio, Marco Baldi, Bonino, D., Enzo Branchini, Massimo Brescia, Jarle Brinchmann, Vito Capobianco, Cardone, V. F., Carretero, J., Marco Castellano, Stefano Cavuoti, Cimatti, A., Cledassou, Rodolphe, Giuseppe Congedo, Luca Conversi, Yannick Copin, leonardo corcione, Frederic Courbin, Mark Cropper, Hubert Degaudenzi, Dinis, J., Douspis, M., Florian Dubath, Dupac, X., stefano dusini, Samuel Farrens, Marco Frailis, Enrico Franceschi, Marco Fumana, Samuele Galeotta, Bianca Garilli, Bryan Gillis, Giocoli, C., Andrea Grazian, Grupp, F., Stein Vidar Hagfors Haugan, Hormuth, F., Allan Hornstrup, Knud Jahnke, Martin Kuemmel, Alina Kiessling, Martin Kilbinger, Thomas Kitching, Martin Kunz, Hannu Antero Kurki-Suonio, Sebastiano Ligori, Per Lilje, Lloro, I., Oriana Mansutti, Ole Marggraf, Federico Marulli, Richard Massey, Eduardo Medinaceli, Simona Mei, Massimo Meneghetti, Emiliano Merlin, Meylan, G., Michele Moresco, Lauro Moscardini, Emiliano Munari, Niemi, S. -M, Cristobal Padilla, Paltani, S., Pasian, F., Pedersen, K., Will Percival, Pires, S., Gianluca Polenta, Poncet, M., Popa, L. A., Frederic Raison, Alessandro Renzi, Rhodes, J., Riccio, G., Erik Romelli, Mauro Roncarelli, Rossetti, E., Roberto Saglia, Sartoris, B., Schneider, P., Aurélia Secroun, Gregor Seidel, Santiago Serrano Elorduy, Sirignano, Chiara, Gabriele Sirri, Luca Stanco, Jean-Luc Starck, christian surace, Pau Tallada Crespí, Taylor, A. N., Tereno, I., Rafael Toledo-Moreo, Assís Torradeflot, Francesc D., Valentijn, E. A., Luca Valenziano, Thomas Vassallo, Yun Wang, Jochen Weller, Zamorani, G., Zoubian, J., Scottez, V., Alfonso Veropalumbo, Institut de recherche en astrophysique et planétologie (IRAP), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique des 2 Infinis Irène Joliot-Curie (IJCLab), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Astrophysique Interprétation Modélisation (AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut d'astrophysique spatiale (IAS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National d’Études Spatiales [Paris] (CNES), Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3), Institut de Physique des 2 Infinis de Lyon (IP2I Lyon), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AstroParticule et Cosmologie (APC (UMR_7164)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Centre de Physique des Particules de Marseille (CPPM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut National de Physique Nucléaire et de Physique des Particules du CNRS (IN2P3)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Astrophysique de Marseille (LAM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut d'Astrophysique de Paris (IAP), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Euclid
- Subjects
Cosmology and Nongalactic Astrophysics (astro-ph.CO) ,FOS: Physical sciences ,[PHYS.ASTR]Physics [physics]/Astrophysics [astro-ph] ,Astrophysics - Cosmology and Nongalactic Astrophysics - Abstract
The Euclid mission of the European Space Agency will perform a survey of weak lensing cosmic shear and galaxy clustering in order to constrain cosmological models and fundamental physics. We expand and adjust the mock Euclid likelihoods of the MontePython software in order to match the exact recipes used in previous Euclid Fisher matrix forecasts for several probes: weak lensing cosmic shear, photometric galaxy clustering, the cross-correlation between the latter observables, and spectroscopic galaxy clustering. We also establish which precision settings are required when running the Einstein-Boltzmann solvers CLASS and CAMB in the context of Euclid. For the minimal cosmological model, extended to include dynamical dark energy, we perform Fisher matrix forecasts based directly on a numerical evaluation of second derivatives of the likelihood with respect to model parameters. We compare our results with those of other forecasting methods and tools. We show that such MontePython forecasts agree very well with previous Fisher forecasts published by the Euclid Collaboration, and also, with new forecasts produced by the CosmicFish code, now interfaced directly with the two Einstein-Boltzmann solvers CAMB and CLASS. Moreover, to establish the validity of the Gaussian approximation, we show that the Fisher matrix marginal error contours coincide with the credible regions obtained when running Monte Carlo Markov Chains with MontePython while using the exact same mock likelihoods. The new Euclid forecast pipelines presented here are ready for use with additional cosmological parameters, in order to explore extended cosmological models., 45 pages, 24 figures
- Published
- 2023