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Enregistrement W3174886009 · doi:10.1093/mnras/stac256

Structure of cosmic web in non-linear regime: the nearest neighbour and spherical contact distributions

2022· preprint· en· W3174886009 sur OpenAlexaff
Mohammad Ansari Fard, Zahra Baghkhani, Laya Ghodsi, Sina Taamoli, Farbod Hassani, Shant Baghram

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversitetet i OsloSharif University of TechnologyUniversité de GenèveAbdus Salam International Centre for Theoretical PhysicsAmerican Institute of Physics
Mots-clésKurtosisPhysicsProbability density functionStatistical physicsSkewnessCorrelation function (quantum field theory)Distribution functionDistribution (mathematics)Probability distributionGalaxyGaussianAstrophysicsStatisticsMathematicsMathematical analysisQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In non-linear scales, the matter density distribution is not Gaussian. Consequently, the widely used two-point correlation function is not adequate anymore to capture the matter density field’s entire behaviour. Among all statistics beyond correlation functions, the spherical contact (or equivalently void function), and nearest neighbour distribution function seem promising tools to probe matter distribution in non-linear regime. In this work, we use haloes from cosmological N-body simulations, galaxy groups from the volume-limited galaxy group and central galaxies from mock galaxy catalogues, to compare the spherical contact with the nearest neighbour distribution functions. We also calculate the J-function (or equivalently the first conditional correlation function), for different samples. Moreover, we consider the redshift evolution and mass-scale dependence of statistics in the simulations and dependence on the magnitude of volume-limited samples in group catalogues as well as the mock central galaxies. The shape of the spherical contact probability distribution function is nearly skew-normal, with skewness and kurtosis being approximately 0.5 and 3, respectively. On the other hand, the nearest neighbour probability distribution function is nearly lognormal, with logarithmic skewness and kurtosis being approximately 0.1 and 2.5, respectively. Accordingly, the spherical contact distribution function probes larger scales compared to the nearest neighbour distribution function, which is influenced by details of structures. We also find a linear relation between the mean and variance of the spherical contact probability distribution function in simulations and mock galaxies, which could be used as a distinguishing probe of cosmological models.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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