基于临界事件聚类的从头算主并合率与自旋参数估计
宇宙学与河外天体物理
2024-05-07 v3 星系天体物理
摘要
我们构建了一个从第一性原理预测主并合性质的模型。我们将这些预测基于给定较大峰附近峰与鞍点随着在初始线性密度场中增大平滑尺度（作为宇宙时间的代理）而发生的合并。为精炼结果，我们还使用一套 个在 个不同尺度上平滑的幂律高斯随机场，确保相关的峰与鞍点在拓扑上相连：它们在合并前应属于一个持久对。我们的模型使我们能够 (a) 计算卫星并合在拉格朗日空间中的间隔的概率分布函数：它们在三倍平滑尺度处达到峰值；(b) 预测作为峰稀有度函数的并合数分布：晕通常在每十倍质量增长中经历两次主并合（>1:10）；(c) 恢复并合带来的典型自旋：其量级为百分之几十分之几。
引用
@article{arxiv.2309.11558,
title = {Estimating major merger rates and spin parameters ab initio via the clustering of critical events},
author = {Corentin Cadiou and Eric Pichon-Pharabod and Christophe Pichon and Dmitri Pogosyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11558},
year = {2024}
}
备注
12 pages, accepted to MNRAS; comments welcome