[논문 리뷰] Statistics of Dark Matter Substructure: I. Model and Universal Fitting Functions

Fangzhou Jiang, Frank C. van den Bosch|arXiv (Cornell University)|2014. 03. 26.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena참고 문헌 2인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 융합 트리와 궤도 평균 질량 손실률을 사용하여 어둠성 물질의 보조 허브로의 진화를 빠르고 반분석적으로 기술하는 모델을 제시한다. 이 모델은 시뮬레이션에서의 보조 허브 질량 및 속도 함수를 정확히 재현하며, 주 허브의 역학적 연령과 보편적 요소를 통한 최대 원형 속도 스케일링을 연결하여, 모든 주 허브 질량, 적색편이, ΛCDM 우주론에 대해 유효한 진화된 및 미진화된 보조 허브 질량 및 속도 함수에 대한 보편적 피팅 함수를 유도한다.

ABSTRACT

We present a new, semi-analytical model describing the evolution of dark matter subhaloes. The model uses merger trees constructed using the method of Parkinson et al. (2008) to describe the masses and redshifts of subhaloes at accretion, which are subsequently evolved using a simple model for the orbit-averaged mass loss rates. The model is extremely fast, treats subhaloes of all orders, accounts for scatter in orbital properties and halo concentrations, and uses a simple recipe to convert subhalo mass to maximum circular velocity. The model accurately reproduces the average subhalo mass and velocity functions in numerical simulations. The inferred subhalo mass loss rates imply that an average dark matter subhalo loses in excess of 80 percent of its infall mass during its first radial orbit within the host halo. We demonstrate that the total mass fraction in subhaloes is tightly correlated with the `dynamical age' of the host halo, defined as the number of halo dynamical times that have elapsed since its formation. Using this relation, we present universal fitting functions for the evolved and unevolved subhalo mass and velocity functions that are valid for any host halo mass, at any redshift, and for any ΛCDM cosmology.

연구 동기 및 목표

• 완전한 N-체 시뮬레이션 없이도 핵심 물리적 과정을 반영하는 빠른 반분석 모델을 개발하는 것.
• 보조 허브 질량 및 속도 함수가 주 허브 질량, 적색편이, 우주론에 따라 어떻게 달라지는지 정량화하는 것.
• 진화된 및 진화하지 않은 보조 허브 질량 및 속도 함수에 대한 보편적 피팅 함수를 도출하는 것.
• 진화된 보조 허브 질량 함수의 정규화가 주 허브의 역학적 연령과 밀접한 상관관계를 가짐을 보여주는 것.
• 주 허브의 농도에 기반한 최대 원형 속도의 단순 스케일링을 통해 미진화된 보조 허브 속도 함수를 보편적으로 만들 수 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• Parkinson 등 (2008)의 융합 트리를 사용하여 보조 허브의 유입 질량과 적색편이를 추적한다.
• 궤도 평균 질량 손실률을 적용하여 궤도 진화 중의 tidal stripping 및 질량 손실을 모델링한다.
• 모든 순서의 보조 허브를 고려하고 궤도 성질 및 허브 농도의 산란을 반영한다.
• 간단한 질량-최대 원형 속도 변환을 사용하여 속도 함수를 유도한다.
• 주 허브의 역학적 연령을 주 허브 형성 이래(질량이 M₀/2가 되는 z_{1/2} 시점) 경과한 역학적 시간 수로 정의한다.
• 정규화와 역학적 연령 간의 상관관계를 이용하고 속도 함수에 보편적 스케일링 요소를 적용하여 보편적 피팅 함수를 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 진화된 보조 허브 질량 함수의 정규화는 주 허브 질량, 적색편이, 우주론에 따라 어떻게 달라지는가?
• RQ2 모든 주 허브 질량과 우주론에 대해 진화된 보조 허브 질량 함수가 보편적인 기능 형태로 기술될 수 있는가?
• RQ3 주 허브의 역학적 연령이 총 보조 허브 질량 분율을 결정하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 다른 주 허브와 우주론 간에 보편적인 미진화된 보조 허브 속도 함수를 어떻게 만들 수 있는가?
• RQ5 다양한 보조 허브 탐지 알고리즘은 다량의 보조 허브 밀도 측정에 얼마나 큰 영향을 미치는가?

주요 결과

• 평균적으로 보조 허브는 주 허브 내에서 첫 번째 반경 궤도를 도는 동안 유입 질량의 80% 이상을 잃는다. 이는 강한 tidal stripping을 시사한다.
• 진화된 보조 허브 질량 함수는 보편적인 형태(고정된 등급 기울기)를 가지지만, 정규화는 주 허브의 역학적 연령에 따라 달라진다.
• 모든 보조 허브 순서에 대해 진화된 보조 허브 질량 함수의 등급 기울기는 α = -2.6로, 이는 이전 시뮬레이션에서 보고된 바보다 훨씬 얕다.
• 미진화된 보조 허브 질량 함수는 형태가 거의 보편적이며, 주 허브 질량, 적색편이, 우주론과 무관하게 매개변수가 일정하다.
• 미진화된 보조 허브 속도 함수는 주 허브의 농도-질량-적색편이 경향을 반영하는 요소 a ∝ V_vir(M₀/40,z₀)/V_max(M₀/40,z₀.₂₅)로 스케일링하면 보편적이게 된다.
• 위상공간 밀도에만 기반한 보조 허브 탐지 알고리즘은 다량의 보조 허브 밀도를 10배 이상 과소평가한다.