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从空洞中的一个星系进行宇宙学推断?

Cosmology from one galaxy in a void?

Bonny Y. Wang, Alice Pisani

AI总结:

该研究探讨了如何选择单一星系进行宇宙学推断,发现位于宇宙空洞中的星系相比随机选择的星系能对 $Ω_\mathrm{m}$ 提供更强的约束,表明空洞星系特征有助于更有效地提取宇宙学信息。

摘要:

理解星系特性可能是解开现代宇宙学中一些最引人入胜的谜团的关键。近期的研究利用机器学习,仅凭单一星系就提取了对 $Ω_\mathrm{m}$ 的宇宙学约束。但如果这是可行的,我们该如何选择用于宇宙学推断的星系呢?在本文中,我们考虑选择位于宇宙空洞(即宇宙网中欠密区域)内的星系,并将其获得的约束与在整个样本中随机选择星系所获得的约束进行比较。我们使用来自 CAMELS 项目的 IllustrisTNG 星系目录和 VIDE 空洞查找器来识别空洞内的星系。我们表明,与随机选择的星系相比,空洞星系对 $Ω_\mathrm{m}$ 提供了更强的约束。这一结果表明,空洞星系的独特特征可能为提取宇宙学信息提供了一个更纯粹、更有效的环境。

英文摘要:

Understanding galaxy properties may be the key to unlocking some of the most intriguing mysteries of modern cosmology. Recent work relied on machine learning to extract cosmological constraints on $Ω_\mathrm{m}$ using only one galaxy. But if this is true, how should we select the galaxy to use for cosmology inference? In this paper, we consider selecting a galaxy that lies in cosmic voids, the underdense regions of the cosmic web, and compare the constraints obtained with the ones obtained when randomly selecting a galaxy in the whole sample. We use the IllustrisTNG galaxy catalog from the CAMELS project and the VIDE void finder to identify galaxies inside voids. We show that void galaxies provide stronger constraints on $Ω_\mathrm{m}$ compared to randomly selected galaxies. This result suggests that the distinctive characteristics of void galaxies may provide a cleaner and more effective environment for extracting cosmological information.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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