[논문 리뷰] Structure of cosmic web in non-linear regime: the nearest neighbour and spherical contact distributions

Mohammad Ansari Fard, Zahra Baghkhani외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 24.

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena참고 문헌 86인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 천체물리학적 N체 시뮬레이션, 은하군 및 모의 중심은하를 이용하여 비선형 영역에서 우주망 구조를 탐지하기 위한 구형 접촉 함수와 가장 가까운 이웃 분포 함수를 비교한다. 구형 접촉 분포 함수는 거의 비대칭 정규분포를 이루며 더 큰 스케일을 탐지하는 반면, 가장 가까운 이웃 분포 함수는 로그정규분포를 이루며 소규모 클러스터링에 더 민감하다. 또한 구형 접촉 함수의 평균-분산 선형관계는 우주론 모델을 식별하는 데 유용하다.

ABSTRACT

In non-linear scales, the matter density distribution is not Gaussian. Consequently, the widely used two-point correlation function is not adequate anymore to capture the matter density field's entire behaviour. Among all statistics beyond correlation functions, the spherical contact (or equivalently void function), and nearest neighbour distribution function seem promising tools to probe matter distribution in non-linear regime. In this work, we use halos from cosmological N-body simulations, galaxy groups from the volume-limited galaxy group and central galaxies from mock galaxy catalogues, to compare the spherical contact with the nearest neighbour distribution functions. We also calculate the J-function (or equivalently the first conditional correlation function), for different samples. Moreover, we consider the redshift evolution and mass-scale dependence of statistics in the simulations and dependence on the magnitude of volume-limited samples in group catalogues as well as the mock central galaxies. The shape of the spherical contact probability distribution function is nearly skew-normal, with skewness and kurtosis being approximately 0.5 and 3, respectively. On the other hand, the nearest neighbour probability distribution function is nearly log-normal, with logarithmic skewness and kurtosis being approximately 0.1 and 2.5, respectively. Accordingly, the spherical contact distribution function probes larger scales compared to the nearest neighbour distribution function, which is influenced by details of structures. We also find a linear relation between the mean and variance of the spherical contact probability distribution function in simulations and mock galaxies, which could be used as a distinguishing probe of cosmological models.

연구 동기 및 목표

• 두점상관함수를 초월하여 비선형 영역에서 물질 분포의 통계적 행동을 조사하기 위해.
• 대규모 구조 탐지 수단으로서 구형 접촉 분포함수(SCDF)와 가장 가까운 이웃 분포함수(NNDF)를 비교하기 위해.
• 이 통계량이 시뮬레이션과 관측 자료에서 적응도와 질량 척도 의존성에 어떻게 영향을 받는지 평가하기 위해.
• 특히 모델 간 구별과 매개변수의 불확실성 해소에 기여할 수 있는 SCDF와 NNDF의 잠재적 우주론적 활용 가능성을 탐색하기 위해.
• 다양한 샘플에서 J-함수의 클러스터링 및 질량 척도에 대한 민감도를 검토하기 위해.

제안 방법

• 질량 및 적색편이 한계를 갖는 SMDPL N체 시뮬레이션의 군집을 활용하였다.
• 체적 제한된 Tempel 2014 목록에서 유래한 은하군과 모의 은하 목록에서 유래한 모의 중심은하를 분석하였다.
• 모든 샘플에 대해 구형 접촉 분포함수(SCDF)와 가장 가까운 이웃 분포함수(NNDF)를 계산하였다.
• 클러스터링 의존성을 평가하기 위해 J-함수(첫 번째 조건부 상관함수)를 계산하였다.
• 형태와 모멘트를 특성화하기 위해 각각 SCDF는 비대칭 정규분포, NNDF는 로그정규분포에 적합시켰다.
• 적색편이 및 질량 척도에 걸쳐 SCDF의 평균과 분산 사이의 선형관계를 조사하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 구형 접촉 분포함수와 가장 가까운 이웃 분포함수는 비선형 구조에 대해 어떻게 다른 민감도를 보이는가?
• RQ2 우주론적 시뮬레이션과 관측 자료에서 SCDF와 NNDF를 가장 잘 기술하는 통계적 형태(예: 비대칭 정규분포, 로그정규분포)는 무엇인가?
• RQ3 구형 접촉 분포함수의 평균이 적색편이에 영향을 받지 않는 상수 길이 척도로 작용할 수 있는가?
• RQ4 J-함수의 질량 척도 및 샘플 유형에 따른 변화는 어떻게 되며, 클러스터링에 대해 무엇을 드러내는가?
• RQ5 SCDF의 평균-분산 관계는 우주론 모델을 식별하는 데 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 구형 접촉 확률밀도함수(SC-PDF)는 비대칭 정규분포로 잘 근사되며, 왜도 ≈ 0.5, 첨도 ≈ 3이다.
• 가장 가까운 이웃 확률밀도함수(NN-PDF)는 로그정규분포로 잘 근사되며, 로그스케일 왜도 ≈ 0.1, 첨도 ≈ 2.5이다.
• SC-PDF는 NN-PDF보다 더 큰 스케일을 탐지하지만, NN-PDF는 소규모 비선형 클러스터링 특징에 더 민감하다.
• 시뮬레이션과 모의 은하에서 SC-PDF의 평균(𝑠1)과 분산(𝑠2) 사이에 선형관계가 발견되어, 잠재적인 우주론 모델 식별자로 기능할 수 있다.
• 고정된 질량 척도에서 SC-PDF와 NN-PDF의 평균은 적색편이에 영향을 받지 않지만, 분산은 적색편이에 따라 다르게 나타나 샘플 간 구별이 가능하다.
• 첫 번째 조건부 상관함수를 측정하는 J-함수는 질량 척도에 민감하며, 더 높은 질량에서 클러스터링이 감소하고 값이 1에 가까워진다.