DESI百分之一调查：利用UNIT模拟探索多个示踪器的广义SHAM
摘要：用两种算法进行次halo丰度匹配（SHAM）研究：{$sigma, V_{m ceil}, v_{m smear}$}-SHAM和{$sigma, V_{m ceil},f_{m sat}$}-SHAM。这些算法旨在重现DESI One Percent Survey目标（亮红星系（LRGs），发射线星系（ELGs）和准星体（QSOs））在5-30$h^{-1}Mpc$的空间尺度上的聚集。这些SHAM方法应用于来自仅有暗物质的UNIT模拟的（次）halo。$V_{m ceil}$是质量庞大的主（次）halo的不完整度，是广义SHAM的关键。$v_{m smear}$模拟光谱红移测量的不确定性。我们用重复观测的红移差异$Delta v$的结果进行交叉检验，普遍情况下可用洛伦兹曲线很好拟合。为了重现ELGs的聚集，需要一个自由的卫星分数$f_{m sat}$。我们发现，由于对$sigma$的弱约束，ELGs呈现出比LRGs更复杂的星系-halo质量关系。每个追踪器都显示出一定范围内的$V_{m ceil}$值，对应于LRGs的大星系质量不完整度，ELGs的星系停止形成和QSOs的黑洞吞噬停止。统计学红移不确定性对ELG聚集的影响可以忽略不计。对于LRGs，在红移区间的子样本中，高斯曲线是更好的选择。DESI ELGs的最佳配分卫星分数约为4%，低于先前的观测结果。LRGs、ELGs和QSOs的平均halo质量log$_{10}(\langle M_{m vir} \rangle)$在h$^{-1}$M$_\odot$为13.16$\pm$0.01、11.90$\pm$0.06和12.66$\pm$0.45。我们发现，ELGs的平均峰值最大圆速度$\langle V_{m peak} \rangle$是LRGs和QSOs的两倍。我们的SHAM算法还可以为宇宙学测试提供星系模拟。
作者：Jiaxi Yu, Cheng Zhao, Violeta Gonzalez-Perez, Chia-Hsun Chuang, Allyson Brodzeller, Arnaud de Mattia, Jean-Paul Kneib, Alex Krolewski, Antoine Rocher, Ashley Ross, Yunchong Wang, Sihan Yuan, Hanyu Zhang, Rongpu Zhou, Jessica Nicole Aguilar, Steven Ahlen, David Brooks, Kyle Dawson, Alex de la Macorra, Peter Doel, Kevin Fanning, Andreu Font-Ribera, Jaime Forero-Romero, Satya Gontcho A Gontcho, Klaus Honscheid, Robert Kehoe, Theodore Kisner, Anthony Kremin, Martin Landriau, Marc Manera, Paul Martini, Aaron Meisner, Ramon Miquel, John Moustakas, Jundan Nie, Will Percival, Claire Poppett, Anand Raichoor, Graziano Rossi, Hee-Jong Seo, Gregory Tarl''e, Zhimin Zhou, Hu Zou
论文ID：2306.06313
分类：Cosmology and Nongalactic Astrophysics
分类简称：astro-ph.CO
提交时间：2023-07-06