Constraints on the Mass, Concentration, and Nonthermal Pressure Support of Six CLASH Clusters from a Joint Analysis of X-Ray, SZ, and Lensing Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a joint analysis of Chandra X-ray observations, Bolocam thermal Sunyaev–Zel’dovich (SZ) effect observations, Hubble Space Telescope (HST) strong-lensing data, and HST and Subaru Suprime-Cam weak-lensing data. The multiwavelength data set is used to constrain parametric models for the distribution of dark and baryonic matter in a sample of six massive galaxy clusters selected from the Cluster Lensing And Supernova survey with Hubble (CLASH). For five of the six clusters, the multiwavelength data set is well described by a relatively simple model that assumes spherical symmetry, hydrostatic equilibrium, and entirely thermal pressure support. The joint analysis yields considerably better constraints on the total mass and concentration of the clusters compared to analysis of any one data set individually. The resulting constraints are consistent with simulation-based predictions for the concentration–mass relation. The subsample of five galaxy clusters is used to place an upper limit on the fraction of pressure support in the intracluster medium (ICM) due to nonthermal processes, such as turbulence and bulk flow of the gas. We constrain the nonthermal pressure fraction at r 500c to be <0.11 at 95% confidence. This is in tension with state-of-the-art hydrodynamical simulations, which predict a nonthermal pressure fraction of ≈0.25 at r 500c for clusters of similar mass and redshift. This tension may be explained by the sample selection and/or our assumption of spherical symmetry.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».