SDSS 星系巡天中动态宇宙网的贝叶斯分析

近期将贝叶斯算法 BORG 应用于斯隆数字巡天（SDSS）主样本星系，实现了从起源到当前epoch对观测到的大尺度结构形成历史的物理推断。在本工作中，我们利用这些推断作为输入，进行详细的概率宇宙网类型分析。为此，我们使用快速的全非线性引力模型生成了大量受数据约束的大尺度结构实现。随后，基于潮汐场对宇宙网进行了动态分类，将其划分为四个不同组成部分（空洞、片状结构、纤维状结构和星系团）。我们的推断框架自动且自洽地将典型的观测不确定性传播至网类型分类中。因此，本研究produced了 SDSS 体积内大尺度结构元素的精确宇宙学分类。通过提供这些结构图的历史，该方法允许分析初始密度场中宇宙网早期痕迹的起源和增长，以及不同结构的体积和质量填充分数等全局量的演化。对于网类型分类问题，本文描述的结果构成了理论与非线性尺度观测之间的首次连接，其中包括结构形成的物理模型以及已证实的不确定性量化能力。利用真实数据，我们的概率方法也自然地涌现出宇宙学与信息论之间的联系。我们的结果构成了对 underlying 观测星系分布的复杂网状图案的定量时序宇宙制图。