Generación de catálogos aleatorios de galaxias para funciones de correlación

Generación de catálogos aleatorios de galaxias para funciones de correlación

... el catálogo aleatorio puede ser simplemente una distribución uniforme de puntos en el mismo volumen que los datos reales.

Sin embargo, los catálogos de galaxias del mundo real no son cajas homogéneas y tienen formas muy irregulares y distribuciones angulares y de desplazamiento al rojo inducidas por la observación. Incluso algunos catálogos simulados están dotados de estas propiedades para representar mejor los datos reales. En estos casos, ¿cómo se produce mejor un catálogo aleatorio? ...

Si la respuesta es que se debe usar alguna distribución no uniforme, ¿hay algún método habitual para hacerlo? La literatura que he encontrado (por ejemplo, para los datos publicados de SDSS y para los simulacros de galaxias que imitan las restricciones de SDSS) no discute esto de ninguna manera. Tenga en cuenta que si este es un proceso muy complicado más allá de un breve resumen y una fuente o dos, no espero una respuesta completa aquí . Más bien, estoy tratando de determinar si existe un conjunto existente de métodos estándar que están documentados pero que me han eludido hasta ahora.

Para SDSS ver:

• " Correlaciones a gran escala en el agrupamiento de galaxias a partir del estudio de corrimiento al rojo de galaxias de campo de dos grados " (2006), por NL Vasilyev, Yu. V. Baryshev y F. Sylos Labini.

• " La función de correlación angular de dos puntos SDSS Galaxy " (12 de marzo de 2013), por Y. Wang, RJ Brunner, JC Dolence. Incluyen su consulta SQL al servidor de archivo de catálogo SDSS:

1. INTRODUCCIÓN

Una de las pruebas más poderosas y simples de la distribución de galaxias es la función de correlación angular de dos puntos, que cuantifica el exceso de probabilidad sobre una distribución aleatoria de encontrar una galaxia dentro de un ángulo específico de otra galaxia. Para el caso de un campo aleatorio gaussiano, la función de correlación angular de dos puntos y su par de transformadas de Legendre proporcionan una caracterización estadística completa del agrupamiento de galaxias (ver, por ejemplo, Peebles 1980). Incluso para el caso de no gaussianidad, la función de correlación angular de dos puntos proporciona una prueba estadística simple e importante de los modelos de formación de galaxias (Tegmark et al. 2004). La función de correlación angular de dos puntos se ha estudiado en magnitudes brillantes de los datos publicados del Sloan Digital Sky Survey (SDSS), como el Early Data Release (EDR; Connolly et al. 2002).

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Para calcular con precisión la función de correlación angular de dos puntos de la galaxia, primero debemos minimizar los posibles efectos sistemáticos en el catálogo de galaxias utilizado para medir la función de correlación . La sistemática del SDSS EDR fue estudiada minuciosamente por Scranton et al. (2002). Para minimizar los efectos sistemáticos de la visión y la extinción galáctica, determinaron que la muestra de galaxias SDSS EDR tenía que enmascararse para excluir regiones con una visibilidad superior a 1.75 y enrojecimiento > 0,2 magnitudes. Dada la importancia de minimizar el impacto de los efectos sistemáticos sobre la función de correlación angular de dos puntos de la galaxia y los cambios significativos que se realizaron en la canalización de procesamiento de datos SDSS entre SDSS EDR y SDSS DR7, hemos repetido muchas de las pruebas presentadas en Scranton et al. Datos SDSS DR7.En este documento, presentamos los métodos utilizados para contener estos efectos sistemáticos, los resultados de estas pruebas sistemáticas, la función de correlación angular de dos puntos de la galaxia real para el SDSS DR7 y nuestra implementación paralela masiva que calcula rápidamente las funciones de correlación para grandes conjuntos de datos .

También: "La función de correlación de galaxias y el espectro de potencia" ( .PDF ).

" Función de correlación (astronomía) " de Wikipedia .

CalTech: " Medidas de agrupamiento " (Use los botones [Siguiente] o [Contenido] para ver todas las páginas).

Hay correcciones aplicadas a los datos sin procesar para corregir el corrimiento al rojo y la distancia del diámetro angular .

Para obtener ejemplos de catálogos y una descripción de los procedimientos, consulte el sitio web de Shaun Cole: " Mock Galaxy Redshift Catalogs " donde se proporciona software y detalles completos de las simulaciones de N-cuerpos y la construcción y propiedades de los catálogos simulados para 2dF Galaxy Redshift Survey (2dFGRS ) y sondeos de corrimiento al rojo de galaxias SDSS.

La relación del sesgo del halo con la materia oscura y las simulaciones de N-cuerpos se analiza en " BAM: Método de asignación de sesgo para generar catálogos simulados " (15 de junio de 2018), por A. Balaguera-Antolínez, Francisco-Shu Kitaura, Marcos Pellerejo-Ibañez, Cheng Zhao y Tom Abel.

Consulte también el sitio web (en construcción, y demasiado ocupado trabajando y escribiendo documentos): " The Carnegie-Irvine Galaxy Survey (CGS) " - con documentos faltantes disponibles en arXix:

" Estudio de galaxias Carnegie-Irvine. I. Resumen y atlas de imágenes ópticas "

" El Estudio de la Galaxia Carnegie-Irvine. II. Análisis Isofotal "

" El sondeo de galaxias Carnegie-Irvine. III. La estructura de tres componentes de las galaxias elípticas cercanas "

" El estudio de galaxias Carnegie-Irvine. IV. Un método para determinar la relación de masa promedio de las fusiones que construyeron galaxias elípticas masivas "

" The Carnegie-Irvine Galaxy Survey. V. Estudio estadístico de barras y barras pandeadas "

" Estudio de la galaxia Carnegie-Irvine. VI. Cuantificación de la estructura espiral "

" El estudio de galaxias Carnegie-Irvine. VII. Restricciones en el origen de las galaxias S0 a partir de su estructura fotométrica "