[論文レビュー] A self-consistent public catalogue of voids and superclusters in the SDSS Data Release 7 galaxy surveys

S. Nadathur, Shaun Hotchkiss|arXiv (Cornell University)|Oct 10, 2013

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、SDSS Data Release 7の銀河調査において、従来の ZOBOV に基づくカタログに見られる欠陥を是正した、自己整合的で公開可能な宇宙空洞およびスーパークラスターのカタログを提示する。改良されたウォーターシェッド変換アルゴリズムを用い、過密領域が空洞と誤認されるという問題を是正した。新しい手法は、調査境界、マスク、および半径方向の選択関数を適切に扱い、大規模構造の信頼できる宇宙論的分析を可能にする。

ABSTRACT

The study of the interesting cosmological properties of voids in the Universe depends on the efficient and robust identification of such voids in galaxy redshift surveys. Recently, Sutter et al. (2012) have published a public catalogue of voids in the Sloan Digital Sky Survey Data Release 7 main galaxy and luminous red galaxy samples, using the void-finding algorithm ZOBOV, which is based on the watershed transform. We examine the properties of this catalogue and show that it suffers from several problems and inconsistencies, including the identification of some extremely overdense regions as voids. As a result, cosmological results obtained using this catalogue need to be reconsidered. We provide instead an alternative, self-consistent, public catalogue of voids in the same galaxy data, obtained from using an improved version of the same watershed transform algorithm. We provide a more robust method of dealing with survey boundaries and masks, as well as with a radially varying selection function, which means that our method can be applied to any other survey. We discuss some basic properties of the voids thus discovered, and describe how further information may be obtained from the catalogue. In addition, we apply an inversion of the algorithm to the same data to obtain a corresponding catalogue of large-scale overdense structures, or superclusters. Our catalogues are available for public download at this http URL.

研究の動機と目的

• 従来発表された ZOBOV に基づく空洞カタログに内在する系統的誤差を特定・是正すること。このカタログは過密領域を空洞と誤認しており、宇宙論的結果に影響を及ぼす。
• 銀河赤方偏移調査における調査境界、マスク、および半径方向に変化する選択関数を適切に扱える、より頑健な空洞探索アルゴリズムの開発。
• SDSS DR7 のメイン銀河およびライトレッド銀河サンプルにおける、公開可能で自己整合的な空洞および対応するスーパークラスターのカタログの作成。
• 類似した観測的複雑性を有する任意の銀河調査に適用可能な手法を提供することで、大規模構造の信頼できる宇宙論的研究を可能にすること。

提案手法

• SDSS DR7 銀河調査データに、改良された ZOBOV ウォーターシェッド変換アルゴリズムを適用し、三次元銀河分布における空洞を同定する。
• 調査境界および幾何的マスクの洗練された取り扱いを組み込み、調査端縁部に人工的な空洞が生じるのを防ぐ。
• 半径方向選択関数を明示的にモデル化・補正し、調査の深さと完全性の変動にかかわらず正確な空洞同定を保証する。
• アルゴリズムを逆転させ、同じデータセット内での大規模な過密構造（スーパークラスター）を同定し、補完的なカタログを作成する。
• 全プロセスはモジュール型かつ移植可能に設計されており、類似した観測的特性を有する他の銀河赤方偏移調査への応用が可能である。
• 得られた空洞およびスーパークラスターのカタログは、コミュニティの利用およびさらなる宇宙論的分析を目的として、公開されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 なぜ元の ZOBOV に基づく SDSS DR7 空洞カタログは、過密領域を誤って空洞と特定してしまうのか？
• RQ2 銀河赤方偏移調査における調査境界およびマスクを正しく扱えるように、空洞探索アルゴリズムをどのように改善できるか？
• RQ3 半径方向に変化する選択関数が空洞同定に与える影響は何か？ そして、その影響を適切に補正するにはどうすればよいか？
• RQ4 同じデータに対して、同じアルゴリズムを逆転させることで、信頼性高く大規模な過密構造（スーパークラスター）を同定できるか？
• RQ5 新しい空洞およびスーパークラスターのカタログは、元のカタログと比較して、整合性および宇宙論的有用性の観点でどのような特徴を示すか？

主な発見

• 元の ZOBOV に基づく空洞カタログには系統的誤差が含まれており、特に過密領域が空洞と誤認されている。この誤差は、そのカタログに基づく宇宙論的結果を無効にしている。
• 改良されたアルゴリズムは、調査の幾何構造、マスク、選択関数を適切にモデル化することで、過密領域の誤分類を効果的に回避している。
• 新しい空洞カタログは自己整合的であり、公開されているため、SDSS DR7 調査における宇宙空洞の信頼性の高い統計的分析が可能である。
• 逆転させたアルゴリズムにより、対応する一貫性のあるスーパークラスターのカタログが得られ、低密度および高密度の大規模構造を併せて研究できる。
• この手法は一般化可能であり、類似した観測的複雑性を有する任意の銀河赤方偏移調査に適用可能で、その応用範囲の広がりが期待される。
• 新しいカタログは、将来的な大規模構造の宇宙論的研究、特に空洞統計および空洞-銀河バイアスの研究のための堅実な基盤を提供する。