[论文解读] Large SDSS quasar groups and their statistical significance

Changbom Park, Hyunmi Song+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2015

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 6被引用 4

一句话总结

本研究利用不同连结长度（LL）的邻近朋友算法（FoF）分析斯隆数字巡天DR7星表中的大尺度类星体群，发现克劳斯等人（U1.27）报告的统计上最大的类星体群与随机点分布并无显著差异。在LL = 70 h⁻¹ Mpc时，观测到的类星体群在大小（92.4%概率）和丰度（58.1%概率）上与随机星表一致，表明U1.27很可能只是偶然对齐，而非物理上一致的结构。

ABSTRACT

We use a volume-limited sample of quasars in the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR7 quasar catalog to identify quasar groups and address their statistical significance. This quasar sample has a uniform selection function on the sky and nearly a maximum possible contiguous volume that can be drawn from the DR7 catalog. Quasar groups are identified by using the Friend-of-Friend algorithm with a set of fixed comoving linking lengths. We find that the richness distribution of the richest 100 quasar groups or the size distribution of the largest 100 groups are statistically equivalent with those of randomly-distributed points with the same number density and sky coverage when groups are identified with the linking length of 70 h-1Mpc. It is shown that the large-scale structures like the huge Large Quasar Group (U1.27) reported by Clowes et al. (2013) can be found with high probability even if quasars have no physical clustering, and does not challenge the initially homogeneous cosmological models. Our results are statistically more reliable than those of Nadathur (2013), where the test was made only for the largest quasar group. It is shown that the linking length should be smaller than 50 h-1Mpc in order for the quasar groups identified in the DR7 catalog not to be dominated by associations of quasars grouped by chance. We present 20 richest quasar groups identified with the linking length of 70 h-1Mpc for further analyses.

研究动机与目标

• 严格评估克劳斯等人（2013年）报告的大型类星体群U1.27的统计显著性，该群体声称是目前已知宇宙中最大的结构。
• 研究观测到的类星体群特性——大小与丰度——是否与随机点分布一致，或表明存在物理聚集。
• 确定区分物理聚集类星体系统与偶然关联的关键连结长度（LL）。
• 通过与均匀泊松过程的零模型对比，检验极端大尺度结构的显著性，从而挑战其宇宙学解释。
• 倡导在识别大尺度结构时采用统计上稳健的方法，尤其考虑到群组特性对连结长度的敏感性以及类星体数量密度较低的问题。

提出的方法

• 使用斯隆数字巡天DR7星表中绝对星等M_i ≤ -22.0、红移范围0.03 ≤ z ≤ 3.5的体积受限、光谱确认类星体样本。
• 应用邻近朋友（FoF）算法，采用10至100 h⁻¹ Mpc范围内的连结长度（LL）识别类星体群。
• 将观测到的类星体群大小与丰度分布与1000个具有相同数量密度和天区覆盖范围的随机点星表进行比较。
• 计算在随机星表中观测到与U1.27同样大或更丰富的类星体群的概率，以评估统计显著性。
• 识别出类星体群主要由物理聚集系统主导而非偶然关联的临界LL（≤50 h⁻¹ Mpc）。
• 使用来自模拟均匀宇宙的模拟星表，将观测结构与随机聚集的零模型进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 具有约870 h⁻¹ Mpc大小和73个类星体的大型类星体群U1.27是否具有统计显著性，还是更可能为偶然对齐？
• RQ2 何种关键连结长度（LL）可确保类星体群为物理聚集而非FoF算法的产物？
• RQ3 观测到的类星体群大小与丰度分布与相同密度随机点过程的预期分布相比如何？
• RQ4 观测类星体群的特性在多大程度上依赖于FoF算法中连结长度的选择？
• RQ5 在不违反宇宙学原理的前提下，标准ΛCDM模型能否解释U1.27这类大尺度结构的存在？

主要发现

• 在连结长度为70 h⁻¹ Mpc时，随机星表中出现与U1.27同样大的类星体群的概率为92.4%，表明其无统计显著性。
• 在随机星表中发现比U1.27更丰富的类星体群（73个成员）的概率为58.1%，进一步表明其并非罕见的物理结构。
• 在SDSS DR7星表中，观测到的最大尺寸与最丰富类星体群在LL = 70 h⁻¹ Mpc时与随机分布无显著差异。
• 使用LL ≤ 50 h⁻¹ Mpc识别的类星体群在统计上主要由物理聚集系统主导，表明该阈值可区分物理聚集与偶然关联。
• U1.27类星体群最好被解释为多个较小的、物理聚集的类星体系统，通过极长的连结长度连接而成，而非单一的相干结构。
• 本研究警告，在缺乏严格统计检验的情况下，不应基于大尺度结构得出宇宙学结论，尤其考虑到群组特性对连结长度的敏感性以及类星体密度较低的问题。