平凡之物: 在 JWST 对 PLCK G165.7+67.0 星团系观测中寻找全球星团
计算机视觉与模式识别
2026-03-18 v2
摘要
虽然詹姆斯·韦伯太空望远镜 (JWST) 因其比以往更深入地探索宇宙的能力而备受关注，但它也增强了我们研究靠近我们自己这一对象的能力。我们将用于从星系团成员中筛选星系的颜色空间拟合算法应用于 PLCK G165.7+67.0 (G165; = 0.35) 星团系，揭示了一群未解析的类星体，包括全球星团 (GC)。通过应用fitting algorithm in color space used to select galaxy cluster members，我们发现从点源样本中提取了超过 900 个全球星团候选对象。我们还通过估计点源样本中的干扰者贡献，得出约 793±83 个全球星团候选对象的估计。我们发现，颜色选定的源大致与星团内光和引力质量相关。观测到的源 luminosity function 显示，在完整性限制之外，呈现出一个转折点，我们使用固定参数曲线拟合模型预测在 mag 之间得到 K 校正后的转折点，尽管我们预计 K 校正后的转折点应该更接近 mag。我们讨论了这个受扰动的星系团的动力学状态，其双峰分布质量分布是根据我们从 GC 候选对象中获得的空间分布来确定的。我们的颜色选定 GC 候选对象的径向轮廓在 >50 kpc 时与透镜推导的表面质量密度非常一致。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.14482,
title = {V-JEPA 2.1: Unlocking Dense Features in Video Self-Supervised Learning},
author = {Lorenzo Mur-Labadia and Matthew Muckley and Amir Bar and Mido Assran and Koustuv Sinha and Mike Rabbat and Yann LeCun and Nicolas Ballas and Adrien Bardes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.14482},
year = {2026}
}