用于快速生成深场全天暗物质的团块目录的 mass-Peak Patch 算法及其 N 体验证
宇宙学与河外天体物理
2018-12-05 v1
摘要
我们详细描述了我们大规模并行化的 mass-Peak Patch 方法更新版并进行了验证，该方法是完全预测性的初始空间算法，可在极大宇宙学体积中快速生成暗物质团块目录。我们将其与一组覆盖广泛红移和模拟分辨率的 N 体模拟进行了广泛的系统比较，发现无需任何参数拟合，我们的方法通常能够复现 N 体结果，同时 CPU 时间通常减少三个数量级以上，内存开销仅为很小一部分。mass-Peak Patch 方法不计算由 N 体模拟决定的完整非线性引力坍缩，而是通过粗粒化（均匀）椭球动力学，在一组密度峰点的层次结构周围寻找刚刚坍缩结构的过完备集合。随后通过排除重叠斑块确定完整的团块或晕集，并利用二阶拉格朗日位移将晕移动到其最终位置并赋予其流动速度。我们的结果表明，mass-Peak Patch 方法非常适合于创建用于模拟宇宙学巡天的大型团块目录集合，并有助于对宇宙学模型进行复杂的统计解释。
引用
@article{arxiv.1810.07727,
title = {The mass-Peak Patch algorithm for fast generation of deep all-sky dark matter halo catalogues and its N-Body validation},
author = {George Stein and Marcelo A. Alvarez and J. Richard Bond},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.07727},
year = {2018}
}
备注
17 pages, 12 figures. Submitted to MNRAS. Comments welcome!