Comparison of the excess mass around CFHTLenS galaxy-pairs to predictions from a semi-analytic model using galaxy-galaxy-galaxy lensing
Notice bibliographique
Résumé
\nThe matter environment of galaxies is connected to the physics of galaxy formation and evolution. In particular, the average matter distribution around galaxy pairs is a strong test for galaxy models. Utilising galaxy-galaxy-galaxy lensing as a direct probe, we map out the distribution of correlated surface mass-density around galaxy pairs in the Canada-France-Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). We have compared, for the first time, these so-called excess mass maps to predictions provided by a recent semi-analytic model, which is implanted within the dark-matter Millennium Simulation. We analysed galaxies with stellar masses between 109 − 1011 M⊙ in two photometric redshift bins, for lens redshifts z ≲ 0.6. The projected separation of the galaxy pairs ranges between 170 − 300 h−1 kpc, thereby focusing on pairs inside groups and clusters. To allow us a better interpretation of the maps, we discuss the impact of chance pairs, that is galaxy pairs that appear close to each other in projection only. We have introduced an alternative correlation map that is less affected by projection effects but has a lower signal-to-noise ratio. Our tests with synthetic data demonstrate that the patterns observed in both types of maps are essentially produced by correlated pairs which are close in redshift (Δz ≲ 5 × 10−3). We also verify the excellent accuracy of the map estimators. In an application to the galaxy samples in the CFHTLenS, we obtain a 3σ − 6σ significant detection of the excess mass and an overall good agreement with the galaxy model predictions. There are, however, a few localised spots in the maps where the observational data disagrees with the model predictions on a ≈3.5σ confidence level. Although we have no strong indications for systematic errors in the maps, this disagreement may be related to the residual B-mode pattern observed in the average of all maps. Alternatively, misaligned galaxy pairs inside dark matter halos or lensing by a misaligned distribution of the intra-cluster gas might also cause the unanticipated bulge in the distribution of the excess mass between lens pairs.\n
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».