Generieren zufälliger Galaxienkataloge für Korrelationsfunktionen

Generieren zufälliger Galaxienkataloge für Korrelationsfunktionen

... der Zufallskatalog kann nur eine gleichmäßige Verteilung von Punkten im gleichen Volumen wie die realen Daten sein.

Kataloge von Galaxien in der realen Welt sind jedoch keine homogenen Kästchen und haben sehr unregelmäßige Formen und beobachtbare Rotverschiebungen und Winkelverteilungen. Sogar einige Mock-Kataloge sind mit diesen Eigenschaften ausgestattet, um reale Daten besser darzustellen. Wie wird in diesen Fällen am besten ein Zufallskatalog erstellt? ...

Wenn die Antwort lautet, dass eine ungleichmäßige Verteilung verwendet werden sollte, gibt es eine übliche Methode dafür? Die Literatur, die ich gefunden habe (z. B. für die von SDSS veröffentlichten Daten und für Galaxien-Mocks, die die Einschränkungen von SDSS nachahmen), diskutiert dies in keiner Weise. Beachten Sie, wenn dies ein sehr komplizierter Prozess ist, der über eine kurze Zusammenfassung und ein oder zwei Quellen hinausgeht, erwarte ich hier keine vollständige Antwort . Vielmehr versuche ich festzustellen, ob es eine Reihe von Standardmethoden gibt, die dokumentiert sind, mir aber bisher entgangen sind.

Für SDSS siehe:

• " Großskalige Korrelationen bei der Galaxienhaufenbildung aus der Zwei-Grad-Feldgalaxien-Rotverschiebungsdurchmusterung " (2006), von NL Vasilyev, Yu. V. Baryshev und F. Sylos Labini.

• „ The SDSS Galaxy Angular Two-Point Correlation Function “ (12. März 2013), von Y. Wang, RJ Brunner, JC Dolence. Sie schließen ihre SQL-Abfrage an den SDSS-Katalogarchivserver ein:

1. EINLEITUNG

Eine der leistungsstärksten und einfachsten Sonden der Galaxienverteilung ist die Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion, die die überschüssige Wahrscheinlichkeit über einer zufälligen Verteilung quantifiziert, eine Galaxie innerhalb eines bestimmten Winkels einer anderen Galaxie zu finden. Für den Fall eines Gaußschen Zufallsfeldes liefern die Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion und ihr Legendre-Transformationspaar eine vollständige statistische Charakterisierung der Galaxienhaufenbildung (siehe zB Peebles 1980). Selbst für den Fall von Nicht-Gauß-Verteilung bietet die Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion einen einfachen und wichtigen statistischen Test von Galaxienentstehungsmodellen (Tegmark et al. 2004). Die Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion wurde bei hellen Magnituden aus den Datenveröffentlichungen des Sloan Digital Sky Survey (SDSS) wie dem Early Data Release (EDR; Connolly et al. 2002) untersucht.

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Um die Galaxien-Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion genau zu berechnen, müssen wir zunächst potenzielle systematische Effekte im Galaxienkatalog minimieren, der zur Messung der Korrelationsfunktion verwendet wird . Die Systematik des SDSS EDR wurde gründlich von Scranton et al. (2002). Um die systematischen Auswirkungen von Seeing und galaktischem Aussterben zu minimieren, stellten sie fest, dass die SDSS-EDR-Galaxienprobe maskiert werden musste, um Regionen mit Seeing von mehr als 1,75 und Rötungen > 0,2 Magnituden auszuschließen. Angesichts der Wichtigkeit, die Auswirkungen systematischer Effekte zu minimieren bezüglich der Galaxien-Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion und den signifikanten Änderungen, die in der SDSS-Datenverarbeitungspipeline zwischen dem SDSS EDR und dem SDSS DR7 vorgenommen wurden, haben wir viele der in Scranton et al. (2002) vorgestellten Tests unter Verwendung von wiederholt SDSS DR7-Daten.In diesem Artikel stellen wir die Methoden vor, die verwendet werden, um diese systematischen Effekte einzudämmen, die Ergebnisse dieser systematischen Tests, die eigentliche galaktische Zweipunkt-Winkelkorrelationsfunktion für das SDSS DR7 und unsere massiv parallele Implementierung, die Korrelationsfunktionen für große Datensätze schnell berechnet .

Außerdem: "Die Galaxienkorrelationsfunktion und das Leistungsspektrum" ( .PDF ).

Wikipedias „ Korrelationsfunktion (Astronomie) “.

CalTech: „ Measurements of Clustering “ (Verwenden Sie die Schaltflächen [Next] oder [Contents], um alle Seiten anzuzeigen).

Auf die Rohdaten wurden Korrekturen angewendet, um die Rotverschiebung und den Abstand des Winkeldurchmessers zu korrigieren .

Beispielkataloge und eine Beschreibung der Verfahren finden Sie auf der Website von Shaun Cole: „ Mock Galaxy Redshift Catalogs “, wo Software und vollständige Details der N-Körper-Simulationen und der Konstruktion und Eigenschaften der Mock-Kataloge sowohl für 2dF Galaxy Redshift Survey (2dFGRS ) und SDSS-Galaxien-Rotverschiebungs-Durchmusterungen.

Die Halo-Bias-Beziehung zu dunkler Materie und N-Körper-Simulationen werden in „ BAM: Bias Assignment Method to generate mock catalogs “ (15. Juni 2018) von A. Balaguera-Antolínez, Francisco-Shu Kitaura, Marcos Pellerejo-Ibañez, Cheng Zhao diskutiert , und Tom Abel.

Schauen Sie sich auch die (im Aufbau befindliche und zu beschäftigte Arbeit und das Schreiben von Papieren) Website an: " The Carnegie-Irvine Galaxy Survey (CGS) " - mit fehlenden Papieren, die auf arXix verfügbar sind:

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. I. Übersicht und Atlas optischer Bilder "

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. II. Isophot-Analyse "

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. III. Die Drei-Komponenten-Struktur benachbarter elliptischer Galaxien "

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. IV. Eine Methode zur Bestimmung des durchschnittlichen Massenverhältnisses von Verschmelzungen, die massereiche elliptische Galaxien bildeten "

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. V. Statistische Untersuchung von Stäben und geknickten Stäben "

„ The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. VI. Quantifizierung der Spiralstruktur “

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. VII. Beschränkungen des Ursprungs von S0-Galaxien aufgrund ihrer photometrischen Struktur "