[論文レビュー] The Brera Multi-scale Wavelet HRI Cluster Survey: I Selection of the Sample and Number Counts

A. Moretti, L. Guzzo+8 more|ArXiv.org|Aug 6, 2004

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 50被引用数 13

ひとこと要約

本論文は、ROSAT HRIデータを用いた銀河団の深紫外X線サーベイ、Brera Multi-scale Wavelet HRI クラスターサーベイを提示する。高い空間分解能（5" FWHM）を活用し、コンパクトで高赤方偏移のクラスターサンプルの感度を向上させることを目的としている。サーベイは160 deg²にわたり10⁻¹² erg s⁻¹ cm⁻²の限界まで154個のクラスターキャンディデートを特定し、4σの有意水準で27%の汚染率を示した。また、従来のXLF測定と整合的であり、低分解能サーベイでは見逃されがちな微弱でコンパクトなクラスターの検出可能性を示している。

ABSTRACT

We describe the construction of the Brera Multi-scale Wavelet (BMW) HRI Cluster Survey, a deep sample of serendipitous X-ray selected clusters of galaxies based on the ROSAT HRI archive. This is the first cluster catalog exploiting the high angular resolution of this instrument. Cluster candidates are selected on the basis of their X-ray extension only, a parameter which is well measured by the BMW wavelet detection algorithm. The survey includes 154 candidates over a total solid angle of ~160 deg2 at 10^{-12}erg s^{-1} cm^{-2} and ~80 deg^2 at 1.8*10^{-13} erg s^{-1}$ cm^{-2}. At the same time, a fairly good sky coverage in the faintest flux bins (3-5*10^{-14}erg s^{-1} cm^{-2}) gives this survey the capability to detect a few clusters with z\sim 1-1.2, depending on evolution. We present the results of extensive Monte Carlo simulations, providing a complete statistical characterization of the survey selection function and contamination level. We also present a new estimate of the surface density of clusters of galaxies down to a flux of 3*10^{-14}erg s^{-1} cm^{-2}, which is consistent with previous measurements from PSPC-based samples. Several clusters with redshifts up to z=0.92 have already been confirmed, either by cross-correlation with existing PSPC surveys or from early results of an ongoing follow-up campaign. Overall, these results indicate that the excellent HRI PSF (5 arcsec ~FWHM on axis) more than compensates for the negative effect of the higher instrumental background on the detection of high-redshift clusters. In addition, it allows us to detect compact clusters that could be lost at lower resolution, thus potentially providing an important new insight into cluster evolution.

研究の動機と目的

• 高空間分解能を活用し、未利用に近いROSAT HRIアーカイブから、深紫外で偶然的（サーヴェイ的）にX線クラスターサーベイを構築すること。
• HRIデータに高い機器的バックグラウンドがある課題を克服するため、拡張的構造に感度が高いウェーブレットベースの検出法を開発すること。
• モンテカルロシミュレーションを用いて、サーベイの選択関数と汚染レベルを統計的に完全に特徴づけること。
• 3×10⁻¹⁴ erg s⁻¹ cm⁻²の限界までクラスターナンバーカウントを測定し、既存のPSPCベースのサーベイと比較すること。
• HRIデータが、低分解能機器では見逃されがちなコンパクトで高赤方偏移のクラスターを検出する可能性を評価すること。

提案手法

• Brera Multi-scale Wavelet（BMW）アルゴリズムは、X線源を拡張的放射の特徴として検出する。ウェーブレット分解により、拡張構造への感度を向上させる。
• クラスターキャンディデートは、検出有意水準が4σ以上かつ拡張性の有意水準が3.5σ以上であることを基準に選別され、誤検出の低減を図る。
• モンテカルロシミュレーションを用いて、サーベイの選択関数、天の川カバレッジ、バックグラウンドフラクチュエーションに起因する汚染をモデル化する。
• 明確な統計的枠組みを持つフラックス制限選択を採用し、正確な数密度測定を可能にする。
• 汚染が最小限の高純度サブサンプル（>5σ有意水準の45クラスター）を用いて、数密度を推定する。
• 宇宙論的進化を考慮し、標準的宇宙論モデル（H₀=70 km s⁻¹ Mpc⁻¹、Ωₘ=0.3、ΩΛ=0.7）を仮定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ROSAT HRI機器の高い空間分解能は、高いバックグラウンドにもかかわらず、微弱で高赤方偏移の銀河団を検出できるか？
• RQ2 ウェーブレットベースの拡張源検出法を用いたHRIベースのクラスターサーベイにおける真の汚染レベルはどの程度か？
• RQ3 HRIサーベイによるX線選択クラスターナンバーカウントは、従来のPSPCベースのサーベイとどのように比較できるか？
• RQ4 HRIの分解能が、コア半径が小さい（例：6"未塔）コンパクトクラスターの検出にどの程度寄与するか？
• RQ5 HRIサーベイは、低分解能機器では見逃されがちなz > 0.8のクラスター群を顕著に検出するか？

主な発見

• 160 deg²の領域にわたり、10⁻¹² erg s⁻¹ cm⁻²以上のフラックスを持つ154個のクラスターキャンディデートを特定。80 deg²では1.8×10⁻¹³ erg s⁻¹ cm⁻²の限界までカバー。
• 4σ有意水準での汚染率は27%と推定され、>5σ有意水準の高純度サンプル（45クラスター）が得られた。
• 数密度測定は、従来のPSPCベースのサーベイ（例：RDCS、160SD）と整合的であり、3×10⁻¹⁴ erg s⁻¹ cm⁻²の限界まで一致した。
• HRIの5" FWHM PSFにより、コア半径が6"未塔のコンパクトクラスターを検出可能であり、低分解能サーベイでは見逃されがちな可能性がある。
• シミュレーションの結果、HRIの分解能は高赤方偏移クラスター（z∼1）の検出を向上させる可能性があるが、特にコンパクトなプロファイルのものに効果的であり、積分カウントではまだ支配的ではない。
• HRIデータは、ノイズの高いエネルギーチャンネルを除外することで適切に処理されれば、微弱フラックス領域においても競争力のある天の川カバレッジと感度を達成できることが示された。