Blooming Tree 算法实战：A2029 区域的簇、纤维与超级簇

Blooming Tree (BT) 算法基于层次聚类方法设计，用于从星系红移测量中识别簇、群及亚结构。我们将 BT 算法应用于以 A2029 为中心的宽场 ($10 \times 10$ deg$^2$) 光谱数据集。BT 算法有效识别了所有已知的 X 射线亮簇和大多数文献中报道的光学簇，以及大量群体和围绕簇的纤维，为每个结构关联了星系成员列表。通过降低检测阈值，BT 算法还识别了该区域的三个超级簇。BT 算法根据簇和群之间的两两结合能对组成超级簇的簇和群进行层次化树状排列，从而揭示了每个超级簇的可能吸积历史及其未来演化。这些结果表明，BT 算法可以作为研究宇宙结构在非线性和轻度非线性尺度上形成和演化的关键工具。