The mass distribution of the unusual merging cluster Abell 2146 from strong lensing
Notice bibliographique
Résumé
Abell 2146 consists of two galaxy clusters that have recently collided close to the plane of the sky, and it is unique in showing two large shocks on $\textit{Chandra X-ray Observatory}$ images. With an early stage merger, shortly after first core passage, one would expect the cluster galaxies and the dark matter to be leading the X-ray emitting plasma. In this regard, the cluster Abell 2146-A is very unusual in that the X-ray cool core appears to lead, rather than lag, the brightest cluster galaxy (BCG) in their trajectories. Here we present a strong-lensing analysis of multiple-image systems identified on $\textit{Hubble Space Telescope}$ images. In particular, we focus on the distribution of mass in Abell 2146-A in order to determine the centroid of the dark matter halo. We use object colours and morphologies to identify multiple-image systems; very conservatively, four of these systems are used as constraints on a lens mass model. We find that the centroid of the dark matter halo, constrained using the strongly lensed features, is coincident with the BCG, with an offset of ≈2 kpc between the centres of the dark matter halo and the BCG. Thus from the strong-lensing model, the X-ray cool core also leads the centroid of the dark matter in Abell 2146-A, with an offset of ≈30 kpc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».