团簇晕的自适应重建 (ARCH): 融合剪切与弯曲信号进行子结构探测

我们提出了 ARCH (Adaptive Reconstruction of Cluster Halos), 一种用于团簇质量重建的引力透镜流水线, 对 JWST 成像应用联合剪切-弯曲分析. 以往的方法通过正向建模和贝叶斯推断框架探索了联合剪切+弯曲重建; 相比之下, ARCH 采用分阶段优化策略, 逐步过滤和筛选候选晕, 而无需全局似然模型或强先验. 这一设计使重建在计算上可行且灵活, 从而能够在统一框架内对多种信号组合进行系统测试. ARCH 采用分阶段候选生成、局部优化、过滤、前向选择和全局强度细化, 并使用由各信号不确定性加权的综合拟合指标. 应用于 Abell 2744 和 El Gordo 时, 该流水线恢复出的收敛图和子团簇质量与已发表的弱+强引力透镜结果一致. 在 Abell 2744 中, 300$h^{-1}$ kpc 内的中心核质量为 $2.1\times 10^{14} M_\odot h^{-1}$; 而在 El Gordo 中, 恢复出的西北和东南团块质量分别为 $2.6\times 10^{14} M_\odot h^{-1}$ 和 $2.3\times 10^{14} M_\odot h^{-1}$. 刀切重采样表明, 典型的 1$\sigma$ 不确定性为 $10^{12}-10^{13} M_\odot h^{-1}$, 其中全信号和剪切+$\mathcal{F}$ 重建提供了最稳定的结果. 这些结果表明, 弯曲信号在以剪切信号为锚定时, 能够增强对团簇子结构的敏感性, 同时保持稳定的团簇尺度质量恢复.