利用测光红移寻找星系群:测光红移概率峰值算法

我们提出了一种星系群搜寻算法——测光红移概率峰值(P3)算法,该算法通过搜索三维网格中星系局部超密度的信噪比峰值,针对利用测光红移数据定位小星系群进行了优化。该方法相比类似的二维匹配滤波方法有所改进,通过利用红移信息减少了背景污染,从而能够准确检测到富度更低的星系群。我们展示了在千年模拟星系星表上对该算法的测试结果。对于检测到的星系群,使用最小信噪比3、群孔径大小0.25 Mpc/h,并假设测光红移精度$\sigma_z = 0.05$,算法达到了84%的纯度,检测到约295个群/平方度,平均群富度为8.6个成员。假设测光红移精度$\sigma_z = 0.02$,算法达到了97%的纯度,检测到约143个群/平方度,平均群富度为12.5个成员。我们还在COSMOS场和CFHTLS-Wide巡天现有场的数据上测试了算法,并给出了初步分析结果。