LoCuSS: A COMPARISON OF CLUSTER MASS MEASUREMENTS FROM<i>XMM-NEWTON</i>AND SUBARU—TESTING DEVIATION FROM HYDROSTATIC EQUILIBRIUM AND NON-THERMAL PRESSURE SUPPORT
Notice bibliographique
Résumé
We compare X-ray hydrostatic and weak-lensing mass estimates for a sample of 12 clusters that have been observed with both XMM-Newton and Subaru. At an over-density of Δ=500, we obtain 1-M^{X}/M^{WL}=0.01+/-0.07 for the whole sample. We also divided the sample into undisturbed and disturbed sub-samples based on quantitative X-ray morphologies using asymmetry and fluctuation parameters, obtaining 1-M^{X}/M^{WL}=0.09+/-0.06 and -0.06+/-0.12 for the undisturbed and disturbed clusters, respectively. In addition to non-thermal pressure support, there may be a competing effect associated with adiabatic compression and/or shock heating which leads to overestimate of X-ray hydrostatic masses for disturbed clusters, for example, in the famous merging cluster A1914. Despite the modest statistical significance of the mass discrepancy, on average, in the undisturbed clusters, we detect a clear trend of improving agreement between M^{X} and M^{WL} as a function of increasing over-density, M^{X}/M^{WL}=(0.908+/-0.004)+(0.187+/-0.010) \log_{10}(Δ/500). We also examine the gas mass fractions, f_{gas}=M^{gas}/M^{WL}, finding that they are an increasing function of cluster radius, with no dependence on dynamical state, in agreement with predictions from numerical simulations. Overall, our results demonstrate that XMM-Newton and Subaru are a powerful combination for calibrating systematic uncertainties in cluster mass measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».