Rozo2011EXTRINSICSOURCESSCATTER

Brief #

  • 探究各个因素改变之后对 richness 的影响,尤其是是否引入额外的 scatter
  • 主要的 extrinsic source 包括 cluster redshift(不能超过 0.02)、mis-centering、projection effect(这里建模为 cluster LOS 方向上的星系数目的 scatter)

Intro #

  • MOR scatter 分为 intrinsic/extrinsic 两部分
  • 主题是 extrinsic scatter 的来源

Richness #

  • 定义在 Rozo2009ImprovementRichnessEstimates_new 中,简单的描述是 1Mpc 以内的亮于 0.2Lstar 的星系的 pmem 之和
    • 用三个 filter 描述 member 的分布,其中 red sequence scatter 为 0.05mag
    • bkg 假定均匀,通过 CIC 计算一个依赖于 magnitude 和 color 的背景星系密度

Method #

  • 使用 Monte Carlo 方式模拟理想情况下的 richness 在外部条件改变下的 robustness/scatter
    • 首先假设 fixed expected richness($\lambda_\mathrm{in}$,实际上对应 fixed halo mass)
    • 将 NFW 外推到 3Mpc 进行 Poisson sampling 得到 true richness
    • 按照固定的 filter/distribution 为星系分配颜色、坐标、magnitude
    • 根据 SDSS bkg 同样生成 bkg galaxy 并且分配星系 property
    • 在某种扰动下进行 richness measurement 得到 $\lambda_\mathrm{out}$,观察其是否出现了显著的超出 Poisson 的 scatter
  • out/in 之间的 bias 并不重要,因为 richness 本身的绝对值并不重要,会在后续 calibration 中 cancel
  • 对于 DES 观测条件来说临界值是 $\Delta \sigma_{\ln \lambda}=0.05$,低于这个值的误差相比统计误差来说处于次要地位

Sources of scatter #

  • 基本的测试是 intrinsic scatter 和 Poisson error 的一致性(fig1)
  • triaxiality 包括投影面上的 ellipticity 以及 LOS 方向的 orientation
    • 投影面的相对中心对称的偏移影响不大
    • 研究 orientation 影响的具体做法是给 expected richness 加一个倍数 $\Delta N$,这个倍数来自 $\mathcal N(1,\Delta N)$
      • 取 $\Delta N=0.085$,来源是 $q_1$ 从 0.5-1 之间均匀抽取,$q_2$ 从 $q_1\sim 1$ 之间均匀抽取
      • 对应的 scatter 在 0.04 左右,具有一定的显著性(fig2)
  • 不同 cluster 中的 red sequence 存在不同(大约 0.05mag,citation 是 Hao 2009)
    • 影响低于 1%,解释为 member/bkg likelihood 比值非常悬殊所以 color likelihood 影响不大
  • photometric error 影响不大,因为误差相互抵消使得结果不变
  • cluster redshift 的错误会导致显著的问题,包括错误的 radius、错误的 Lstar/mstar 阈值以及错误的 red sequence
    • 只要红移偏差超过 0.02 就会带来 10% 以上的 scatter(fig3)
  • 假设 300/400/500kpc 量级的 mis-centering,得到的 scatter 非常大(fig4)
    • 尤其对于 poor cluster 有很强的影响
    • 这里有 100/300/500 和 300/400/500 之间的 typo

Projection effect #

  • 将 bkg 替换为 local background 以验证 projection effect
  • 首先从 maxBCG top2k 周围提取 1-2Mpc/h 范围内的星系密度,作为 local bkg 定义
    • 明亮的红色星系具有显著 overdensity(可以解释为 bias 更大),蓝色星系基本没有 overdensity
    • 应用到实际 pipeline 中发现改变不大,相当于 richness 的均匀降低
  • 以上用的是 maxBCG 周围 bkg 的平均水平,而 maxBCG bkg 是存在分布的(均值 0.28 和标准差 0.60,fig6)
    • 用一个 log normal 对这种偏离 Gaussian 的分布进行拟合,然后将其赋值给 Monte Carlo 中的各个 cluster
    • 施加随机背景之后存在 bimodality:部分(大约 1-5%)星系因为 bkg 污染严重具有额外高的 richness 测量(fig7)
  • red sequence 上的 0.05mag 差异大致对应于 $\pm170\ \text{Mpc/h}$ 的 LOS 距离
    • 可以解释为 millennium simulation 中 1-5% 的区域包含 filaments 和 node/knot(fig8)
  • 并且 projection effect 更多地来自物理无关的结构(从 fig6 中 data/random 的对比可以看出)
  • 1-5% 的投影效应影响由于 Eddington bias 导致了 cluster purity 的 5-15% 的损失
  • 「随机打乱星系位置/颜色然后加入 cluster template」的做法对于 cluster finder 是不合适的,会低估投影效应
    • 因为 bkg level 是具有 clustering 的,打乱之后会对于 bkg scatter 存在低估

Thoughts #

  • 一个简单的、不包含复杂 filter 的 framework 会让以上测试更容易进行
  • Monte Carlo 模拟的是比较理想的情况,实际情况中可能误差来自其他方面
  • 这里的测试决定了 redMaPPer 哪些 component 采用复杂、精密的设计,而哪些地方可以相对粗糙一些
  • 对 projection effect 的分析有参考的价值,具体来说可以测量随机位置周围 1-2Mpc/h 的 bkg 分布并且计算其 scatter/std