We present Classification of Cluster GAlaxy MEmbers (C$^2$-GaMe), a classification algorithm based on a suite of machine learning models that differentiates galaxies into orbiting, infalling, and background (interloper) populations, using phase space information as input. We train and test C$^2$-GaMe with the galaxies from UniverseMachine mock catalog based on Multi-Dark Planck 2 N-body simulations. We show that probabilistic classification is superior to deterministic classification in estimating the physical properties of clusters, including density profiles and velocity dispersion. We propose a set of estimators to get an unbiased estimation of cluster properties. We demonstrate that C$^2$-GaMe can recover the distribution of orbiting and infalling galaxies' position and velocity distribution with $<1\%$ statistical error when using probabilistic predictions in the presence of interlopers in the projected phase space. Additionally, we demonstrate the robustness of trained models by applying them to a different simulation. Finally, adding a specific star formation rate and the ratio of the galaxy's halo mass to the cluster's halo mass as additional features improves the classification performance. We discuss potential applications of this technique to enhance cluster cosmology and galaxy quenching.
Keck/LRIS Spectroscopic Confirmation of Coma Cluster Dwarf Galaxy Membership Assignments
Keck/LRIS多目标光谱仪对后发座星系团核心区的140个最低和最高表面亮度的暗（19 < R < 22）矮星系候选者进行了测量。这些光谱被用来测量红移，并建立这些微弱的矮种群的成员资格。低表面亮度样本的主要目标是测试我们使用形态和表面亮度标准区分后发座星系团成员和背景星系的能力，使用高分辨率HST/ACS图像。候选人被评为预期成员，不确定，或预期的背景。从93个光谱中识别出51个矮星系成员和20个背景星系。我们的形态成员估计成功率为100%的对象，预计将成为成员和优于90%的星系预计将在背景中。我们确认，低表面亮度是一个很好的指标集群成员。高表面亮度星系几乎总是背景与混乱所产生的情况下，只有罕见的紧凑的椭圆星系。在中等表面亮度下出现更多问题的情况。这些星系中的许多都被赋予了不确定的成员评级，并且这些星系被发现是成员的时间约为一半。包括颜色信息将改进成员资格确定，但是对于在仅使用表面亮度和形态标准时已经被错误识别的一些相同对象将失败。具有B-V色的紧凑椭圆星系，特别是红色序列红向0.2等，需要光谱跟踪。在47个高表面亮度的样本中，有19个物体的红移使它们位于后发座星系团中。红移测量和使用间接手段建立集群成员进行了讨论。
The mass-metallicity relation in galaxy clusters: the relative importance of cluster membership versus local environment
使用一个大的（14,857），均匀选择的样本中确定的斯隆数字巡天数据发布4（SDSS DR 4）的星系团星系，我们调查的影响，星系团成员和本地密度的恒星质量气相金属丰度关系（MZR）。我们表明，恒星金属丰度不适合这项工作，相对不敏感的MZR的微妙变化。在我们的样本中，可以获得1318个星系团的准确星云丰度，我们表明，这些星系是从星系团，是完全representative的母样本的质量，大小，速度色散和丰富。通过比较的MZR的星系团星系与样本控制的星系匹配的质量，红移，纤维覆盖分数和静止框架的g-r色星系团星系被发现，平均而言，更高的金属丰度高达0.04德克斯。这个偏移量的大小并不强烈依赖于星系的半光半径或星系团的性质，如速度色散或星系团的质量。局部密度对MZR的影响进行了研究，使用近邻和二维和三维密度估计的存在。对于所有这三个指标，它被发现，在本地丰富的环境中的星系团星系有更高的中值金属丰度高达~ 0.05德克斯比那些在本地贫穷的环境（或没有近邻）。在局部高密度的控制（非星系团）星系表现出类似的金属增强。总的来说，这些结果表明，星系团中的星系，平均而言，略高于场的金属丰富，但这种效果是由局部密度过大，而不仅仅是集群成员。
Finding the boundary: Using galaxy membership to inform galaxy cluster extent through machine learning
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Wellesley College（韦尔斯利学院）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Princeton University（普林斯顿大学）；University of Toronto（多伦多大学）
Evolution in the H I Gas Content of Galaxy Groups: Pre-Processing and Mass Assembly in the Current Epoch
我们提出了一个分析的中性氢（HI）的含量和分布的星系群作为其母暗物质晕质量的函数。Arecibo Legacy Fast ALFA巡天alpha.40数据的发布使我们能够首次研究SDSS和ALCOFA巡天中共有的740多个星系群的HI特性。我们根据现有的星等/体积受限的SDSS DR 7组/簇目录为ALCAFA HI检测分配了组成员资格。此外，我们分配组“接近”成员HI检测对象的光学对应物低于限制光学星等-从而没有实质性的贡献组恒星质量的估计，但显着的总组HI质量。我们发现，只有25%的HI检测到的星系居住在集团或集群，在大约一半的光学检测到的星系。此外，我们绘制的相对位置的光学和HI检测组作为母暗物质晕质量的函数，揭示了强有力的证据表明，HI正在处理的星系作为一个结果的组环境：随着光学成员的增加，星系团的中心越来越缺乏HI丰富的星系，最大质量星系团中星系的HI分布开始类似于在星系团中观察到的分布。比较极端的集群环境。我们发现，最低HI质量的对象失去他们的气体首先，因为他们是在集团环境中处理，这是显而易见的，富气体的对象的下降是重要的继续增长的大尺度结构在本时代，补充中性气体供应集团。最后，我们将我们的结果与宇宙学模拟的结果进行了比较，发现目前的模型不能同时预测低质量和高质量晕的HI选择晕占据分布。
A Complete Spectroscopic Survey of the Milky Way satellite Segue 1: Dark matter content, stellar membership and binary properties from a Bayesian analysis
The Galaxy Bias Profile of Cosmic Voids:A Comparison of Void Finders
Instituto de Astronomía Teórica y Experimental, CONICET-UNC（理论与实验天文学研究所）；Observatorio Astronómico de Córdoba, UNC（科尔多瓦天文台）；The Abdus Salam International Center for Theoretical Physics（阿卜杜斯·萨拉姆理论物理国际中心）；Pontificia Universidad Católica de Valparaíso（天主教科尔多瓦巴拿马大学）；Universidad Técnica Federico Santa María（费德里科·圣玛丽亚技术大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
The Cosmic Large-Scale Structure in X-rays (CLASSIX) Cluster Survey III: The Perseus-Pisces supercluster and the Southern Great Wall as traced by X-ray luminous galaxy clusters
A Sample of 459 Galaxy Groups Identified from the FAST All Sky HI Survey DR2
National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；CAS Key Laboratory of FAST, NAOC, Chinese Academy of Sciences（中国科学院FAST国家重点实验室，国家天文台，中国科学院）；School of Astronomy, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学天文学系）
