A search for warm/hot gas filaments between pairs of SDSS Luminous Red Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We search the Planck data for a thermal Sunyaev–Zel’dovich (tSZ) signal due to gas filaments between pairs of Luminous Red Galaxies (LRGs) taken from the Sloan Digital Sky Survey Data Release 12 (SDSS/DR12). We identify ∼260 000 LRG pairs in the DR12 catalogue that lie within 6–10 $h^{-1} \, \mathrm{Mpc}$ of each other in tangential direction and within 6 $h^{-1} \, \mathrm{Mpc}$ in radial direction. We stack pairs by rotating and scaling the angular positions of each LRG so they lie on a common reference frame, then we subtract a circularly symmetric halo from each member of the pair to search for a residual signal between the pair members. We find a statistically significant (5.3σ) signal between LRG pairs in the stacked data with a magnitude Δy = (1.31 ± 0.25) × 10−8. The uncertainty is estimated from two Monte Carlo null tests which also establish the reliability of our analysis. Assuming a simple, isothermal, cylindrical filament model of electron overdensity with a radial density profile proportional to rc/r (as determined from simulations), where r is the perpendicular distance from the cylinder axis and rc is the core radius of the density profile, we constrain the product of overdensity and filament temperature to be $\delta _\mathrm{ c} \times (T_{\rm e}/10^7 \, {\rm K}) \times (r_\mathrm{ c}/0.5h^{-1} \, {\rm Mpc}) = 2.7 \pm 0.5$. To our knowledge, this is the first detection of filamentary gas at overdensities typical of cosmological large-scale structure. We compare our result to the BAHAMAS suite of cosmological hydrodynamic simulations (McCarthy et al. 2017) and find a slightly lower, but marginally consistent Comptonization excess, Δy = (0.84 ± 0.24) × 10−8.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».