190 likes | 381 Vues
Improved CMB map from WMAP data. Liu Hao & Li Ti-Pei. 背景简介. 威尔金森宇宙微波各向异性探测器( Wilkinson Microwave Anisotropy Probe, WMAP) 是一颗用来探测微波背景辐射( Cosmic Microwave Back-ground , CMB )各向异性的卫星,于 2001 年发射升空, 2003 年发布第一批测量数据,为当代宇宙学带来了巨大的影响。 各向异性探测 功率谱测量 与宇宙学模型的耦合. 物理图像. CMB 为黑体辐射,基本上各向同性。
E N D
Improved CMB map from WMAP data Liu Hao & Li Ti-Pei
背景简介 • 威尔金森宇宙微波各向异性探测器(Wilkinson Microwave Anisotropy Probe, WMAP) 是一颗用来探测微波背景辐射(Cosmic Microwave Back-ground,CMB)各向异性的卫星,于2001年发射升空,2003年发布第一批测量数据,为当代宇宙学带来了巨大的影响。 • 各向异性探测 • 功率谱测量 • 与宇宙学模型的耦合
物理图像 • CMB为黑体辐射,基本上各向同性。 • 很小的各向异性:(dT/T<0.01%,宇宙学含义……)。 • dI/dT≈常量。 • 故可通过 dI 来计算dT。 • WMAP测量的实际上是辐射强度I,但I绝大部分来自CMB的各向同性分量(2.7K),所以WMAP采用差分观测以抵消各向同性分量,达到放大各向异性分量的目的。同时也能在一定程度上降低系统误差。 WMAP 工作频段:23、33、41、61、94 GHz
探测原理 WMAP单次测量的结果简写为: D = T+ - T- 但实际上应该是: D = G (du+ - du-) + B 数据按时间顺序记录为文件,称为TOD(Time Order Data) TOD需通过校准来确定增益G和基线B。 + - 141度 微波信号
校准原理 • 太阳系运动会引发多普勒效应,造成CMB信号的频率偏移。 • 但WMAP并不是一个频率探测器,它记录的是辐射强度。多普勒效应在这里实际上是通过光子能量公式生效的。 • 由WMAP的物理图像有 dI/dT≈常量,即: • 即,温度扰动中包含了一个可做为校准源的多普勒分量。 • 该分量可以由WMAP卫星的运动完全确定。 • 比CMB各向异性高1~2个数量级。 Vi nA nB
制图原理 • HEALPix球面划分方案 • 首先将球面分成等面积的12份(R=1) • 将每一份再分成4等份(R=2,R=3…) • Nside参数:Nside=2R • Npix参数:Npix=12×(Nside)2 • 该方案优点: • 每小份具有相同的面积。 • 在各个方向上的一维分辨率十分接近。 • 等纬度特征:所有点位于2×Nside– 1个纬度环上。 • 可以方便地将二维点阵写成一维序列。 • 对应的一维序列可以简单快速地转换分辨率(如下)。
制图原理 • WMAP记录的是两天线的温度差,但我们真正感兴趣的是CMB温度相对2.73K的偏移在全天的分布。所以有必要将温度差通过制图方法转变成温度偏移的分布图。 • 操作原理:通过迭代逐步求得对温度偏移的估计。 • 首先设全天所有点的温度偏移为0。 • 任取一点P,对涉及P的所有差分观测求和: • 迭代求解。 • 需要考虑的其它因素: • 差分数据标志位。 • 卫星多普勒效应。 • 天线非平衡修正。 • 银道面前景隔离。 • 基线重矫正。 • 大量的其它细致修正
高难度测量:数据的极度浓缩 • 很小的各向异性:(dT/T<0.01%) • 很高的噪声(S/N~1/1000) • 各种干扰因素几乎都大大强于欲测信号 • 六步数据浓缩: • Map-making,多次测量的平均值 • 多年数据累计 • 多波段综合 • 全天球谐函数积分(Ylm) • 球谐函数系数的m参数缩并 • 球谐函数系数的l参数并道 • 近千亿次测量最后浓缩到43个有效的功率谱数据(1010:1)
最近工作的背景 • 我们发现WMAP数据中可能存在两类系统误差。 • Two items in the difference: • ~Average temperature in a scan ring (Liu & Li, arxiv: 0809.4160) • ~dN (Li et al., arXiv:0905.0075)
重新制图的尝试 • 磁盘空间需求: • 原始数据:150 GB左右 • 解开后:200 GB左右 • 预处理后得到的数据:340 GB • 以上仅为已校准过的非偏振数据 • 若处理偏振数据,则还需要额外的500 ~600 GB • 若处理未校准数据,则以上需求全部翻倍 • 不同的制图模式还会带来额外的磁盘空间需求 • 内存需求: • 单线程单年温度图:3~7 GB • 单线程5年温度图:15~35 GB • 多线程:相应翻倍 • 运算时间需求: • 未优化前:生成全套map需要2~4年 • 优化后:视运行模式,慢则15~20天,快则2~4天。
第一个重要结果:四极矩的大幅度下降 1、四极八极耦合消失。 2、用cosmic variance解释四极矩的降低变得更加牵强。
第二个重要结果:高阶功率谱显著下降 一眼就能看出的结论:重子物质密度应该有所上升
展望 • 眼下的我们也许离真正的精确宇宙学尚有相当距离 • 宇宙究竟是怎样的? • LCDM模型是否能经受住考验? • 是否还有未知的新物理?