拓扑网络寻找器MulGuisin及其在星系成团性上的表现
天体物理仪器与方法
2024-02-20 v3
摘要
我们引入了一种新的成团算法MulGuisin (MGS)，它可利用星系分布中的拓扑信息来识别不同的星系过密度。该算法最初作为喷注寻找器软件在LHC实验中提出，用于寻找紧密聚集在一起的粒子。该算法优先考量高能量粒子，并仅当它们彼此距离小于某一特定距离时才进行合并以形成喷注。MGS与最小生成树 (MST) 有若干相似之处，因为它同时提供成团信息和基于网络的拓扑信息。此外，类似于带噪声的基于密度的空间聚类应用 (DBSCAN)，MGS利用每个粒子的排序或局域密度来构建成团。在本文中，我们使用受控数据、一些真实模拟数据以及SDSS观测数据比较了多种成团算法的表现，并证明我们的新算法能以最高效率寻找网络，且定义的星系网络方式最接近人眼视觉。
引用
@article{arxiv.2301.03278,
title = {MulGuisin, a Topological Network Finder and its Performance on Galaxy Clustering},
author = {Young Ju and Inkyu Park and Cristiano G. Sabiu and Sungwook E. Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03278},
year = {2024}
}
备注
26 pages, 13 figures