宇宙流域：WVF空洞探测技术

在百万秒差距的尺度上，宇宙渗透着由星系团、纤维体、片状结构和空洞组成的错综复杂的细丝网络，即宇宙网。为了理解其动力学和层级演化历史，客观地识别其复杂的形态成分至关重要。其中最典型的方面之一是占主导地位的欠密空洞，这是由小空洞坍缩和大空洞合并所驱动的层级过程的产物。在本研究中，我们提出了一种客观的空洞寻找技术，该技术对空洞的尺度、结构和形状的假设最少。我们的空洞寻找方法，即流域空洞寻找器（WVF），基于流域变换，这是一种用于图像分割的著名技术。重要的是，该技术具有追踪空洞层级现有表现的潜力。基本的流域变换通过多种校正程序进行了增强，以消除由采样噪声引起的虚假结构。本研究包含对WVF的详细描述。我们展示了它如何能够以相对无参数的方式追踪和识别空洞及其周围（纤维状和平面状）的边界。我们在一组运动学Voronoi模型（物质蜂窝分布的启发式空间模型）上测试了该技术。将低噪声和高噪声Voronoi模型的WVF分割与内在Voronoi镶嵌的已知定量空间特征进行比较，表明空洞的尺寸和形状被成功提取。WVF甚至能够重现完整的空洞尺寸分布函数。