宇宙空洞与暗物质框架中的星系偏差

我们研究了利用空洞统计信息约束星系偏差和暗物质涨落幅值的潜力。我们采用暗物质框架（halo occupation distribution, HOD）来描述星系与暗物质之间的关系。在选取能再现平均空间密度 n_gal 以及投影配函数 w_p的HOD参数后（这些参数分别对应来自Sloan Digital Sky Survey（SDSS）的两种星系样本，分别取决于 M_r<-19 和 M_r<-21），我们通过在大规模高分辨率N体模拟中填充暗物质 halo 来预测这些星系样本的空洞概率函数（void probability function, VPF）和稀薄概率函数（underdensity probability function, UPF）。如果我们沿用HOD在固定 halo 质量下独立于大尺度环境的常规假设，那么匹配 n_gal 和 w_p 的模型会预测出几乎相同的空洞统计结果，与Halo质量与中心星系光度之间的散列或HOD参数不确定性无关。然而，VPF和UPF对HOD在大尺度环境变异性的敏感性较大，而这些变异性对 w_p 的影响微乎其微。例如， 在以大尺度（5 Mpc/h）密度对比 delta<-0.65的区域中将最小宿主 halo 质量提高一倍，会对 M_r<-19星系的空洞概率产生明显影响；同样的改动作用于 delta<-0.2的区域，会在可检测的水平上改变 M_r<-21星系的空洞概率。VPF和UPF提供了关于HOD中密度依赖性起始及幅度的互补信息。通过检测或排除低密度区域中HOD变化，空洞统计可减少从HOD建模中导出的系统不确定性，而更重要的是，它们揭示了暗物质形成历史与星系属性之间的联系。