光学选中选星团目录作为精密宇宙学工具

我们提出了描述光学星团寻找器halo选择函数的框架。我们将问题视为可分离的两个部分：一个描述hollow中固有星系内容的项（即Halo占有分布，HOD），以及捕获特定星团寻找算法投影和选择效应的项。使用针对SDSS中测量的光度相关函数和经验颜色-密度关系进行校准的模拟星系目录，我们对Koester等人应用于SDSS星系目录的maxBCG算法进行了特征化。我们定义并校准了该算法的完整性和纯度度量，并在应用于模拟目录时成功恢复了底层宇宙学和HOD。我们识别了一组主成分——组合了宇宙学和HOD参数的东西——这些参数通过随 richness变化的survey计数被恢复，并演示了如果选择函数可被理解为~15%的准确性，前两个主成分可以实现百分点水平的准确性。