Evolution of the luminosity-to-halo mass relation of LRGs from a combined analysis of SDSS-DR10+RCS2
Notice bibliographique
Résumé
We study the evolution of the luminosity-to-halo mass relation of luminous red galaxies (LRGs). We selected a sample of 52 000 LOWZ and CMASS LRGs from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) SDSS-DR10 in the ~450 deg2 that overlaps with imaging data from the second Red-sequence Cluster Survey (RCS2), grouped them into bins of absolute magnitude and redshift and measured their weak-lensing signals. The source redshift distribution has a median of 0.7, which allowed us to study the lensing signal as a function of lens redshift. We interpreted the lensing signal using a halo model, from which we obtained the halo masses as well as the normalisations of the mass-concentration relations. The concentration of haloes that host LRGs is consistent with dark-matter-only simulations once we allow for miscentering or satellites in the modelling. The slope of the luminosity-to-halo mass relation has a typical value of 1.4 and does not change with redshift, but we find evidence for a change in amplitude: the average halo mass of LOWZ galaxies increases by 25-14+16% between z = 0.36 and 0.22 to an average value of (6.43 ± 0.52) × 1013 h70-1M⊙. If we extend the redshift range using the CMASS galaxies and assume that they are the progenitors of the LOWZ sample, the average mass of LRGs increases by 80+39-28\% between z = 0.6 and 0.2.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».