XRISM对 Coma 星团速度功谱的约束

星团气体的速度场包含关于落入物质 virialization、AGN能量耗散至周围介质以及水力学假设有效性的关键信息。速度场的统计特性由其涨落功谱特征化，通常预期其良好地由注入尺度和湍流级联描述。本文提出一种基于仿真的推断技术，从X射线微热辐射数据中检索速度功谱属性，通过生成来自参数化功谱模型的高斯随机场仿真来实现。我们通过包括最相关观测效应（投影、辐射加权、PSF模糊）来正向建模测量的 bulk 速度和速度离散。随后，我们训练神经网络学习功谱参数与生成数据向量之间的映射。考虑一个描述湍流能在大尺度上的注入和幂律级联的三参数模型，我们发现两个XRISM/Resolve pointings 足以准确确定湍流 Mach 数并对注入尺度设定有趣的约束。将本方法应用于 Coma星团数据，我们获得的模型特征为一个大尺度注入尺度，相当于星团大小（$\ell_{inj}=2.2_{-1.0}^{+2.0}$ Mpc）。当该功谱模型积分覆盖星团尺度（$0<\ell<R_{500}=1.4$Mpc）时，气体运动的 Mach 数为 $\mathcal{M}_{3D,500}=0.45_{-0.13}^{+0.18}$，该值高于仅基于速度离散推导的值。进一步的覆盖更大面积的观测是必要的，以降低宇宙波动并约束湍流级联的斜率。