THE OVERDENSITY AND MASSES OF THE FRIENDS-OF-FRIENDS HALOS AND UNIVERSALITY OF HALO MASS FUNCTION
Notice bibliographique
Résumé
The friends-of-friends algorithm (hereafter, FOF) is a percolation algorithm which is routinely used to identify dark matter halos from N-body simulations. We use results from percolation theory to show that the boundary of FOF halos does not correspond to a single density threshold but to a range of densities close to a critical value that depends upon the linking length parameter, b. We show that for the commonly used choice of b = 0.2, this critical density is equal to 81.62 times the mean matter density. Consequently, halos identified by the FOF algorithm enclose an average overdensity which depends on their density profile (concentration) and therefore changes with halo mass contrary to the popular belief that the average overdensity is ~180. We derive an analytical expression for the overdensity as a function of the linking length parameter b and the concentration of the halo. Results of tests carried out using simulated and actual FOF halos identified in cosmological simulations show excellent agreement with our analytical prediction. We also find that the mass of the halo that the FOF algorithm selects crucially depends upon mass resolution. We find a percolation theory motivated formula that is able to accurately correct for the dependence on number of particles for the mock realizations of spherical and triaxial Navarro-Frenk-White halos. However, we show that this correction breaks down when applied to the real cosmological FOF halos due to presence of substructures. Given that abundance of substructure depends on redshift and cosmology, we expect that the resolution effects due to substructure on the FOF mass and halo mass function will also depend on redshift and cosmology and will be difficult to correct for in general. Finally, we discuss the implications of our results for the universality of the mass function.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».