Shao2025DirectMeasurementGalaxy
Brief
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Intro
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- assembly bias 可能导致 HOD model 需要依赖 halo mass 之外的其他 secondary property
- SAM/hydro simulation 都给出了较强的 assembly bias 的预测
- 间接测量 assembly bias 的方法是对 HMF、DM bias、occupation number 积分得到（eq1）
- assembly bias 和宇宙学参数推断之间存在简并和关联：从观测 bias 逆向推导 assembly bias 的时候需要借助宇宙学的假设
- 和「lensing is low」问题有对应
- Salcedo 2022 控制对应参量之后没有发现显著的 assembly bias 的证据
- 不需要依赖于宇宙学的直接测量方法是对给定 halo mass 和 secondary property 下的 occupation number 进行观测/测量
- 使用 Yang2021 作为 massive halo catalog，优势是对 red/blue 颜色不敏感
- secondary property 选用周围的大尺度 overdensity
- richness 克服投影效应的方式是计算 group-galaxy 相关函数，并且做背景扣除（类似 PAC 的做法，Xu2022PhotometricObjectsCosmic）
Data
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- 使用 DESI BGS sample，限定红移 0.05-0.2、luminosity 高于 0.4Lstar 从而追求 volume limited
- 要求 AM 得到的 halo mass 高于 1e13
- Yang2021 的最终版本基于 DESI DR2，并且从中剔除 centering 可能有问题的样本
- 定义 LSS overdensity 的方式是计算半径 5-15 Mpc/h、高度 3000kms 内的 cylinder count
- 5Mpc/h 以内的 richness 可能和 halo mass 建立联系
- 根据 overdensity 区分两个 population，分别代表 under-/overdense subsample
- fig1 大致展现了两个样本在 LSS 中的分布
Computation
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- 对于两个样本计算
- angular clustering，LOS 积分距离为 200Mpc/h
- 利用 SDSS shear catalog 计算 stacked WL
- 整体计算 pipeline 是：根据 WL 拟合 halo mass、用 2D clustering 得到 3D clustering、计算 HOD 参数
- HOD 参数因为各种原因存在低估，这里用一个 factor $q$ 进行修正（具体数值来自 ELUCID 的测试），并且发现 factor 不存在对 overdensity 的依赖性
- WL 得到 r200 之后，3D 相关函数在 r200 内部积分得到 occupation
- fig2 给出了两种测量量的结果
- 最终重要的结论是 occupation 是否依赖于 overdensity 强弱（fig3）
- 在五个 halo mass bin 内两个 subsample 不存在显著的区别
- 将 assembly bias 参数化为 $Q_\mathrm{sat}$ 最终结果和 0 相容
- 考虑 WL 可能的高估之后发现结果更加偏向 0
Discussion
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- this work 仅针对 massive DM 进行了研究，可能对于 faint/less massive halo 仍然是存在 assembly bias 的
- SAM/hydro simulation 中的 assembly bias 可能来自 subgrid physics
Thoughts
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- 可以认为应用 weight 之后的 DESI galaxy sample 是满足均匀采样的要求的，因为后续会用于 BAO 分析
- 1e13 halo mass 其实不算很严格的截断，对应的大概是 group-level 的 DM halo
- 数据使用：Yang 2021 提供 halo/cluster catalog，而 galaxy catalog 由 BGS 给出（用于计算 overdensity 和 clustering）
- 在 WL 上仍然有趋势：high overdensity sub-sample 在 1/2halo term 上都比较高
- clustering 上的差异是自然的，因为 overdensity 的选取就是根据 5-15Mpc/h 外星系密度的差异进行的
- 最终的结果可能和 fig2 中小尺度 clustering 的一致性是等价的