The Velocity and Mass Distribution of Clusters of Galaxies from the CNOC1 Cluster Redshift Survey
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the CNOC1 cluster survey, redshifts were obtained for galaxies in 16 clusters. The resulting sample is ideally suited for an analysis of the internal velocity and mass distribution of clusters. Previous analyses of this dataset used the Jeans equation to model the projected velocity dispersion profile. However, the results of such an analysis always yield a strong degeneracy between the mass density profile and the velocity dispersion anisotropy profile. Here we analyze the full (R,v) dataset of galaxy positions and velocities in an attempt to break this degeneracy. We build an `ensemble cluster' from the individual clusters under the assumption that they form a homologous sequence. To interpret the data we study a one-parameter family of spherical models with different constant velocity dispersion anisotropy. The best-fit model is sought using a variety of statistics, including the overall likelihood of the dataset. Although the results of our analysis depend slightly on which statistic is used to judge the models, all statistics agree that the best-fit model is close to isotropic. This result derives primarily from the fact that the observed grand-total velocity histogram is close to Gaussian, which is not expected to be the case for a strongly anisotropic model. The best-fitting models have a mass-to-number-density ratio that is approximately independent of radius over the range constrained by the data. They also have a mass-density profile that is consistent with the dark matter halo profile advocated by Navarro, Frenk & White, in terms of both the profile shape and the characteristic scale length. This adds important new weight to the evidence that clusters do indeed follow this proposed universal mass density profile. [Abridged]
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».