Hayato Shimabukuro's webpage
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The epoch of reionization
After the recombination of protons and electrons in the primordial plasma, neutral hydrogen atoms formed and the dark ages began and continued until the first lumionus objects formed. Once first luminous objects such as first stars and galaxies formed, they illuminated the Universe. These first luminous objects radiated UV photons and ionized the neutral hydrogen atoms in the intergalactic medium(IGM). The epoch when neutral hydrogen atom is ionized is called "epoch of reionization (EoR)". Although we can observe the late stage of the EoR via quasar absorption lines, Lyman-alpha emitter galaxies, we have not observed the initial and middle stage of the EoR yet. Thus, the EoR is frontier of the history of the Universe.
ビッグバン時代、宇宙誕生から数分の間に水素やヘリウムなどの軽元素が合成される。宇宙誕生から約38万年後、宇宙は晴れ上がり、我々は宇宙マイクロ波背景放射（CMB）を通して電磁波による宇宙観測が可能になった。宇宙の晴れ上がりから数億年の間、宇宙には光り輝く天体の存在しない「宇宙暗黒時代」が続く。しかし、宇宙最初の星形成により、暗黒時代は終わりを告げ「宇宙の夜明け」が始まる。初代星や初代銀河から出る紫外線光子により、銀河間物質はそれまで中性だった状態から電離（イオン化）する。これを宇宙再電離と呼ぶ。宇宙再電離期は未だに観測的によく分かっていない時代であり、現代天文学のフロンティアの一つである。
21cm line signal
One of the promising tools to investigate the state of the IGM during the EoR is 21cm line signal. This signal is emitted by neutral hydrogen atom due to the hyperfine transition. We can know the state of the IGM by mapping of the 21cm signal. For example, we can extract information on the evolution of the ionized bubbles and properties of ionizing sources via 21cm signal.
宇宙再電離期を探る有効な方法として、中性水素からの21cm線電波がある。21cm線は中性水素の超微細構造によって発せられる電磁波であり、銀河間物質を直接マッピングすることができ、イオン化バブルの進化やイオン化源の情報を入手することができる。
The mechanism of the 21cm signal from neutral hydrogen atom.
21cm線放射のメカニズム
The image map of the IGM seen by the 21cm signal. From left panel to right panel, reionization proceeds. We can observe the 21cm signal at neutral region but no signal comes from ionized region. (Furlanetto & Briggs 2004)
21cm線で観測した銀河間物質（IGM）。左から右へ宇宙再電離が進行している。
What is my study?
What I have studied is theoretical topics of the 21cm signal and application of the 21cm signal to fundamental physics as follows.
1. Statistical properties of the 21cm signal
Ideally, we would like to observe 21cm image (mapping spatial distribution of neutral hydrogen atom). However, the observation of 21cm images requires high spatial resolution. Thus, we first aim to detect 21cm signal statistically. For that purpose, we usually focus on the power spectrum of 21cm fluctuations. However, the probability distribution of the 21cm fluctuations is expected to be non-Gaussian due to various astrophysical effects. In order to evaluate the non-Gaussianity, higher order statistics is needed beyond power spectrum. We first introduced higher order statistics of the 21cm fluctuations such as bispectrum and skewness. We showed that the bispectrum can constrain EoR parameters more than power spectrum. We also discuss Minkowski functionals as a method to describe topological properties of the 21cm signal.
理想的には21cm線の画像を観測することができると良いのだが、そのためには高い角度分解能や感度が必要になる。そのため、まずは21cm線画像ではなく21cm線揺らぎの統計的な検出を目指す。統計的な検出とはパワースペクトルなどである。もし、21cm線揺らぎがガウス分布に従うならば、パワースペクトルがすべての統計情報を含んでいる。しかし、非ガウス分布ならば、パワースペクトルを超えた高次の統計量（バイスペクトル、歪度など）が必要になる。我々は、21cm線バイスペクトルやミンコフスキー汎関数などを導入して21cm線揺らぎ分布の非ガウス性を議論した。
References
Shimabukuro et al (2015,2016,2017a), Yoshiura et al (2015,2016), Kubota et al (2016).
2. Application of machine learning to the 21cm signal analysis
Recently, machine learning approach has been used in the field of astronomy. The concept of machine learning approach is to find any rule by data itself. Thus, we need huge data to train "machine". We first introduced the machine learning approach to analysis of the 21cm signal. At first, we tried to reconstruct EoR parameters from the 21cm power spectrum with artificial neural network (ANN). We successfully showed that the ANN can recover EoR parameters from the 21cm power spectrum with the ANN as same level as MCMC. As another application of the ANN, we recovered the ionized bubble distribution from the 21cm power spectrum and predicted HI distribution from Lyman-alpha emitter galaxies.
近年、機械学習が天文学でも使われ始めている。機械学習は与えられたデータ自身から規則性を見つけ出すため、学習のためのデータが必要である。我々は21cm線シグナル解析に初めて機械学習を応用し、21cm線パワースペクトルから再電離モデルパラメータ推定や、イオン化バブルサイズ分布を構築する方法を提案した。また、ディープラーニングを用いて、ライマンアルファ放射銀河分布から中性水素分布を構築する方法も提案した。
References
Shimabukuro et al (2017b,2022), Yoshiura et al (2021)
3. Exploring fundamental physics with 21cm forest.
The 21cm signal can be used not only studying astrophysics but also exploring fundamental physics. We suggested new approach to study nature of dark matter by using 21cm absorption lines called "21cm forest". The 21cm forest can probe much smaller scales than Lyman-alpha forest. Using this advantage, we explored the nature of axion dark matter particles and showed that 21cm forest has potential to constrain axion dark matter properties such as mass more tightly than Lyman-alpha forest.
21cm線シグナルは天体物理学だけではなく、基礎物理学の探索にも用いることができる。我々は暗黒物質の方法を探る手法として、”21cm forest”という21cm線吸収線系を用いる手法を提案した。ミニハローによる21cm forestは宇宙の小スケールを探ることができ、従来のLyman alpha forestよりも小さなスケールを探ることができる。そのため、アクシオンダークマターやニュートリノ質量、インフレーションなど基礎物理学的な情報を得ることができると期待されている。
References
Shimabukuro et al (2014,2020a,2020b)
