DarkMix：用于暗物质晕探测与表征的混合模型
星系天体物理
2022-11-09 v1
摘要
暗物质模拟需要统计技术来正确识别并分类其晕与结构。非参数方法提供了这些结构的星表，但缺乏基于模型算法的额外学习，并可能在并合情形下对粒子进行错误分类。利用混合模型，我们可以同时对暗物质模拟中发现的晕拟合多个密度轮廓。在本工作中，我们使用 Einasto 轮廓（Einasto 1965, 1968, 1969）对 Bolshoi 模拟（Klypin 等人 2011）样本中所发现的晕进行建模，并获得其位置、大小、形状与质量。我们的代码在 R 统计软件环境中实现，可在 https://github.com/LluisHGil/darkmix 访问。
引用
@article{arxiv.2208.04194,
title = {DarkMix: Mixture Models for the Detection and Characterization of Dark Matter Halos},
author = {Lluís Hurtado-Gil and Michael A. Kuhn and Pablo Arnalte-Mur and Eric D. Feigelson and Vicent Martínez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04194},
year = {2022}
}
备注
25 pages, 22 figures, 5 tables