量化和控制暗物质晕浓度估计中的偏差
宇宙学与河外天体物理
2016-12-14 v1
摘要
我们使用自助法 (bootstrapping) 来估计 N 体暗物质晕的浓度估计偏差随粒子数的变化关系。我们发现，基于最大径向速度和径向粒子分箱的算法倾向于高估浓度：对于采样粒子数为 200 的晕，高估约 15%-20%；对于采样粒子数为 500 的晕，高估约 7%-10%。为了在低粒子数下控制这种偏差，我们提出了一种新的算法，该算法基于积分质量剖面来估计晕浓度。该方法使用了完整的粒子信息而无需任何分箱，因此在低数值分辨率成为其他方法限制因素的情况下依然可靠。该方法将采样粒子数为 200-500 的晕的偏差降低至 3% 以下。速度法和密度法必须使用至少 4000 个粒子的晕才能将偏差控制在同样的低水平。我们还表明，一旦考虑到不同浓度测量方法的偏差，质量 - 浓度关系可能比预期的更平缓。这些结果表明，自助法和基于积分质量剖面的浓度估计是探测数值模拟中暗物质晕内部结构的宝贵工具。
引用
@article{arxiv.1609.08179,
title = {Quantifying and controlling biases in dark matter halo concentration estimates},
author = {C. N. Poveda-Ruiz and J. E. Forero-Romero and J. C. Muñoz-Cuartas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.08179},
year = {2016}
}
备注
6 pages, 2 figures, accepted for publication in ApJ Letters