The MillenniumTNG Project: an improved two-halo model for the galaxy–halo connection of red and blue galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Approximate methods to populate dark-matter haloes with galaxies are of great utility to galaxy surveys. However, the limitations of simple halo occupation models (HODs) preclude a full use of small-scale galaxy clustering data and call for more sophisticated models. We study two galaxy populations, luminous red galaxies (LRGs) and star-forming emission-line galaxies (ELGs), at two epochs, z = 1 and z = 0, in the large-volume, high-resolution hydrodynamical simulation of the MillenniumTNG project. In a partner study we concentrated on the small-scale, one-halo regime down to r ∼ 0.1 h−1 Mpc, while here we focus on modelling galaxy assembly bias in the two-halo regime, r ≳ 1 h−1 Mpc. Interestingly, the ELG signal exhibits scale dependence out to relatively large scales (r ∼ 20 h−1 Mpc), implying that the linear bias approximation for this tracer is invalid on these scales, contrary to common assumptions. The 10–15 per cent discrepancy is only reconciled when we augment our halo occupation model with a dependence on extrinsic halo properties (‘shear’ being the best-performing one) rather than intrinsic ones (e.g. concentration, peak mass). We argue that this fact constitutes evidence for two-halo galaxy conformity. Including tertiary assembly bias (i.e. a property beyond mass and ‘shear’) is not an essential requirement for reconciling the galaxy assembly bias signal of LRGs, but the combination of external and internal properties is beneficial for recovering ELG the clustering. We find that centrals in low-mass haloes dominate the assembly bias signal of both populations. Finally, we explore the predictions of our model for higher order statistics such as nearest neighbour counts. The latter supplies additional information about galaxy assembly bias and can be used to break degeneracies between halo model parameters.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».