EGG：从经验处方中孵化模拟宇宙

本文介绍了EGG（经验星系生成器），这是在ASTRODEEP合作框架内设计的一个工具，用于生成具有真实通量和简单形态的深场模拟星系目录。模拟过程完全基于经验处方——而非第一性原理——以在0<z<7范围内与观测提供最准确的匹配。具体而言，我们认为星系可以是宁静的或恒星形成的，并使用其恒星质量（M*）和红移（z）作为基本属性，从中可以统计推导出所有其他可观测量。从观测到的星系恒星质量函数中抽取z和M*，我们将紧致的SFR-M*主序中的恒星形成率（SFR）与每个星系相关联，而尘埃消光、光学颜色和形态（包括核球-总质量比、尺寸和轴比）则是根据我们从CANDELS场中可用的高质量Hubble和Herschel观测中建立的经验关系获得的。在每一步中引入随机散布以重现每个参数的观测分布。基于这些可观测量，为每个星系选择全色光谱能量分布（SED），并通过在常见宽带滤光片中积分红移SED来生成合成测光。最后，将模拟星系以固定角双点相关函数放置在天空上的随机位置，以实现基本成团。生成的通量目录准确重现了从紫外到亚毫米所有宽带的观测计数，并且可以直接输入到诸如Skymaker的图像模拟器中。然后，这些图像可用于测试源提取软件和基于图像的技术（如叠加）。EGG是开源的，并与一组预生成的目录和图像一起提供给社区。