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Enregistrement W4414145536 · doi:10.1093/mnras/staf1478

Assessing subhalo finders in cosmological hydrodynamical simulations

2025· article· en· W4414145536 sur OpenAlexaff
Victor J. Forouhar Moreno, John Helly, Robert J. McGibbon, Joop Schaye, Matthieu Schaller, Jiaxin Han, Roi Kugel, Yannick M Bahé

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaScience and Technology Facilities CouncilHigher Education Discipline Innovation ProjectNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekDurham UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungUK Research and InnovationNational Science Foundation
Mots-clésHaloGalaxyPopulationSatellite galaxyTracking (education)Local GroupGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cosmological simulations are essential for inferring cosmological and galaxy population properties based on forward-modelling, but this typically requires finding the population of (sub)haloes and galaxies that they contain. The properties of said populations vary depending on the algorithm used to find them, which is concerning as it may bias key statistics. We compare how the predicted (sub)halo mass functions, satellite radial distributions, and correlation functions vary across algorithms in the dark-matter-only and hydrodynamical versions of the flamingo simulations. We test three representative approaches to finding subhaloes: grouping particles in configuration- (Subfind), phase- (rockstar and VELOCIraptor) and history-space (hbt-herons). We also present hbt-herons, a new version of the hbt+ subhalo finder that improves the tracking of subhaloes. We find 10 per cent-level differences in the $M_{\mathrm{200c}}$ mass function, reflecting different field halo definitions and occasional miscentring. The bound mass functions can differ by 75 per cent at the high mass end, even when using the maximum circular velocity as a mass proxy. The number of well-resolved subhaloes differs by up to 20 per cent near $R_{\mathrm{200c}}$, reflecting differences in the assignment of mass to subhaloes and their identification. The predictions of different subhalo finders increasingly diverge towards the centres of the host haloes. The performance of most subhalo finders does not improve with the resolution of the simulation and is worse for hydrodynamical than for dark-matter-only simulations. We conclude that hbt-herons is the preferred choice of subhalo finder due to its low computational cost, self-consistently made and robust merger trees, and robust subhalo identification capabilities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations21
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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