在光度红移空间中寻找星系群：概率朋友之友 (pFoF) 算法

我们提出了一种旨在从光度红移数据集中识别星系群的结构寻找算法：概率朋友之友 (pFoF) 算法。该算法通过结合横向方向上的朋友之友算法与径向维度上的光度红移概率密度而导出。我们星系群寻找算法的创新特征在于，基于星系群内所有星系具有相同红移的假设，利用群内横向连接星系给出的约束来改进红移估计。使用 Virgo Consortium Millennium Simulation 模拟星表的测试表明，对于质量至少为 $2\times10^{13}M_{\sun}$ 的模拟群，pFoF 算法的回收率大于 80%，而对于包含至少 $\sim8$ 个净成员的 pFoF 群，其误检率约为 10%。将该算法应用于 CNOC2 星系群星表所得结果与模拟星表测试一致。综合所有这些结果，我们得出结论：我们的星系群寻找算法提供了一种有效且简单的方法来识别光度红移星表中的星系群。