[論文レビュー] Structure of cosmic web in non-linear regime: the nearest neighbour and spherical contact distributions

Mohammad Ansari Fard, Zahra Baghkhani+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2021

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 86被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、宇宙のスケール構造の非線形領域における構造を、宇宙論的N体シミュレーション、銀河群、およびモック中心銀河を用いて、球面接触関数と最近傍分布関数の両方を用いて比較した。球面接触分布関数はほぼスケュー・ノーマル分布に近く、より大きなスケールをプローブするが、最近傍分布関数は対数正規分布に近く、小スケールのクラスタリングにより敏感である。球面接触関数の平均と分散の間には線形な関係が成り立ち、これは宇宙論的モデルの識別に有効であることがわかった。

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.

研究の動機と目的

• 2点相関関数を超える非線形領域における物質分布の統計的挙動を調査すること。
• 大規模構造のプローブとしての球面接触分布関数（SCDF）と最近傍分布関数（NNDF）を比較すること。
• これらの統計量がシミュレーションおよび観測データにおいて赤方偏移および質量スケールに依存するかを評価すること。
• SCDFおよびNNDFが、特にモデルの区別やパラメータのデゲネラシーを解消するための宇宙論的プローブとしての可能性を検討すること。
• J関数が異なるサンプルにおいて、クラスタリングおよび質量スケールにどの程度敏感であるかを検討すること。

提案手法

• 質量および赤方偏移の制限を設けたSMDPL N体シミュレーションのハロを用いた。
• ボリューム制限付きのTempel 2014カタログからの銀河群およびモック銀河カタログからのモック中心銀河を分析した。
• すべてのサンプルに対して球面接触分布関数（SCDF）および最近傍分布関数（NNDF）を計算した。
• クラスタリング依存性を評価するためにJ関数（1次条件相関関数）を計算した。
• 形状およびモーメントを特徴付けるために、SCDFはスケュー・ノーマル分布、NNDFは対数正規分布に適合させた。
• 赤方偏移および質量スケールにわたるSCDFの平均と分散の間の線形関係を調査した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 球面接触分布関数と最近傍分布関数は、非線形構造に対してどのように感度が異なるか？
• RQ2 宇宙論的シミュレーションおよび観測において、SCDFおよびNNDFを最もよく表す統計的形状（例：スケュー・ノーマル、対数正規）は何か？
• RQ3 球面接触分布関数に赤方偏移に依存しない平均が存在し、それが標準的長さスケールとして機能できるか？
• RQ4 J関数は質量スケールおよびサンプルの種類にどのように変化し、クラスタリングに関する何を明らかにするか？
• RQ5 SCDFの平均-分散関係は、宇宙論的モデルを区別できるか？

主な発見

• 球面接触確率密度関数（SC-PDF）は、歪度 ≈ 0.5、尖度 ≈ 3 のスケュー・ノーマル分布にうまく近似できる。
• 最近傍確率密度関数（NN-PDF）は、対数歪度 ≈ 0.1、尖度 ≈ 2.5 の対数正規分布にうまく近似できる。
• SC-PDFはNN-PDFよりも大きなスケールをプローブするが、NN-PDFは非線形クラスタリングの小スケール特徴に対してより感度が高い。
• シミュレーションおよびモック銀河において、SC-PDFの平均（𝑠1）と分散（𝑠2）の間には線形関係が成立しており、これは宇宙論的モデルの識別に有用である可能性を示唆している。
• 固定された質量スケールにおいて、SC-PDFおよびNN-PDFの平均は赤方偏移に依存しないが、分散は赤方偏移によって異なるため、サンプルの区別が可能である。
• 1次条件相関関数を測定するJ関数は、質量スケールに敏感であり、高質量領域ではクラスタリングが低下し、値が1に近づく。