在 AbacusSummit 中构建高保真晕合并树

追踪暗物质晕的形成与演化是任何宇宙学 $N$ 体模拟分析的关键方面。特别是，晕及其前身的质量聚集过程以合并树的形式封装，是构建星系形成半解析模型以及更一般地构建模拟星系巡天的模拟星表的基本输入。我们提出一种从 AbacusSummit 构建晕合并树的算法，AbacusSummit 是迄今执行的最大宇宙学 $N$ 体模拟套件，由近 60 万亿粒子组成，旨在满足暗能量光谱仪（DESI）巡天的宇宙学模拟需求。我们的方法追踪晕的核心以确定多个时间片间天体的关联，为整个套件中识别出的数百亿个晕生成前身与后裔列表。我们提出了这些合并树的一种应用，通过标记并“合并”被认为表现出非单调过去合并历史的晕，以提升 AbacusSummit 晕星表的保真度。我们表明，该清洗技术识别出因晕查找器选择而被去混合、但本可能属于更大聚合系统的那部分晕族。我们证明，通过在此后处理步骤中清洗晕星表，可去除默认晕星表中潜在的非物理特征，留下更稳健的晕族，可用于从 AbacusSummit 创建高精度模拟星系实现。