Notice bibliographique
Résumé
Galaxy clusters and groups are important cosmological probes and giant cosmic laboratories for studying galaxy evolution. Much effort has been devoted to understanding how and when baryonic matter cools at the centre of potential wells. However, a clear picture of the efficiency with which baryons are converted into stars is still missing. We present the K-band luminosity–halo mass relation, LK,500−M500,WL, for a subsample of 20 of the 100 brightest clusters in the XXL Survey observed with WIRCam at the Canada-France-Hawaii Telescope (CFHT). For the first time, we have measured this relation via weak-lensing analysis down to M500,WL = 3.5 × 1013 M⊙. This allows us to investigate whether the slope of the LK−M relation is different for groups and clusters, as seen in other works. The clusters in our sample span a wide range in mass, M500,WL = 0.35−12.10 × 1014 M⊙, at 0 < z < 0.6. The K-band luminosity scales as log 10(LK,500/ 1012 L⊙) ∝ βlog 10(M500,WL/ 1014 M⊙) with β = 0.85+0.35-0.27 and an intrinsic scatter of σlnLK|M = 0.37+0.19-0.17. Combining our sample with some clusters in the Local Cluster Substructure Survey (LoCuSS) present in the literature, we obtain a slope of 1.05+0.16-0.14 and an intrinsic scatter of 0.14+0.09-0.07. The flattening in the LK−M seen in previous works is not seen here and might be a result of a bias in the mass measurement due to assumptions on the dynamical state of the systems. We also study the richness-mass relation and find that group-sized halos have more galaxies per unit halo mass than massive clusters. However, the brightest cluster galaxy (BCG) in low-mass systems contributes a greater fraction to the total cluster light than BCGs do in massive clusters; the luminosity gap between the two brightest galaxies is more prominent for group-sized halos. This result is a natural outcome of the hierarchical growth of structures, where massive galaxies form and gain mass within low-mass groups and are ultimately accreted into more massive clusters to become either part of the BCG or one of the brighter galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».