关于计算三维 NFW 轮廓精确分布函数与随机抽样的简短研究笔记
宇宙学与河外天体物理
2018-05-28 v2
摘要
在这篇简短笔记中，我们发布了 Navarro、Frenk 与 White（NFW）轮廓的解析分位函数。所有已发表并编码的从三维 NFW 概率密度函数（PDF）抽样的方法，要么使用接受-拒绝法，要么使用数值插值（有时通过查找表）将均匀随机样本经分位分布函数映射以产生半径样本。在 N 体初始条件（IC）、晕占据分布（HOD）和半解析建模（SAM）工作中，给定 NFW 轮廓的假定浓度正确分配粒子或星系位置，这是一个常见需求。使用该解析描述可实现更快更简洁的代码，以解决现代天文学中一个常见的数值问题。我们发布了实现此抽样的简单代码的 R 和 Python 版本，并指出用任何现代编程语言复现都轻而易举。
引用
@article{arxiv.1805.09550,
title = {A Short Research Note on Calculating Exact Distribution Functions and Random Sampling for the 3D NFW Profile},
author = {A. S. G. Robotham and Cullan Howlett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09550},
year = {2018}
}
备注
3 pages, 1 figure. R and Python versions of the code can be found at https://github.com/asgr/NFWdist and https://github.com/CullanHowlett/NFWdist respectively