Old2014GalaxyClusterMassa
Brief
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- 选取了 23 种 cluster finder（同时给出 membership 和 mass 测量），在 millennium simulation + HOD 的模型上简单检验了其 mass 和 richness 测量的结果
Intro
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- cluster finder 的一般步骤包括识别 cluster、确定 membership、估算 cluster mass
- this work 的目的是对比 23 种不同的 cluster finder 方法，检验运行在模拟数据上
Data
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- 模拟数据尽量地纯粹和简单以反映不同方法之间的差别
- 在 Millennium simulation 基础上用 subfind 方法识别 DM halo，然后用 HOD 填充星系
- HOD 模型来自 SS09，可以复现 SDSS 的光度函数、color-mag 分布等基本性质
- 星系属性仅取决于 halo mass
- satellite 星系比 BCG 更暗、遵循具有特定 c-M 关系的 NFW profile 分布，数量服从 Poisson 分布
- 星系速度等于 halo system 速度和星系本动速度的矢量和，其中本动速度服从 Maxwell 分布
- 根据 z=0 snapshot 截取一个 90x90 deg2、深度/高度 500Mpc/h 的 light cone
- 选取质量 top500、richness top300、BCG 亮度 top200 作为整体样本（fig1）
- 其他质量更低的 DM halo 自然地充当了 cluster finder 的干扰因素（fig2）
Mass reconstruction methods
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- 23 种方法大致可以分类为（参考 tab1）
- 按照成员星系识别策略分为 FOF、phase space、red sequence 三类
- 按照 mass proxy 分为 richness、phase space、radius、AM、velocity dispersion 等
- phase space 包括 caustic/MCMC 两类
- radius 方法用星系 number count profile 确定特征的半径，然后用半径推断质量
- AM 的原理是将 cluster luminosty 和理论的 mass function 进行匹配得到 mass
- 很多方法的作者是 Pearson
Results
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- mass reconstruction 的结果一般和真实 DM halo mass 具有显著相关性（fig3），但是存在显著的 scatter（fig4）
- 大部分方法存在低质量端的低估问题
- 三种基于 richness 的方法表现出最低的 scatter，可能部分源于 HOD model 对于 richness proxy 有所偏好
- 低质量 bin 内的估计精度比高质量更差（fig4 right）
- 质量分布函数的 CDF 检验和实际 mass function 有显著区别, 并且一般是左偏的（对应部分 cluster 质量的低估）
- 去掉 member 分配的环节，直接赋予真实的 member galaxy，得到的结果反而更差（fig6/7）
- 解释为很多算法存在一个 calibration 过程，反而无法处理完美的 member 分配信息
Cluster membership
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- 多个方法给出的 membership/richness 和真实 richness 之间的差别不大（fig8）
- 方法之间存在 conservative 和 aggressive 的区别
- 分析了多种方法给出的 richness 和 mass 之间的关联（意义不大？）
Sumamry
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- 完美的 membership 也无法提升 mass reconstruction 的表现
- 或者说 membership 确定和 mass 测量是高度耦合的两个步骤
- 未来可以用更复杂的 SAM 替代 HOD，以消除 richness 的额外优势
Thoughts
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- 对于 membership 可以做一个 purity/completeness 的（类似 PIT）检验，也就是不比较总的数目而是比较每一个星系判断 0/1 的正确性
- 应该加入 maxBCG, Postman 1996, FOF/VT 等方法