우주론적 어두운 물질 헤일로의 변위를 근사적으로 예측하는 테스트

우리는 일부 근사적인 방법이 보통 비선형적인 섭동의 진화를 재현하기 위해 설계된 방식으로, 입자를 헤일로로 그룹화한 후 그 그룹을 고정하고 DM 헤일로의 클러스터링을 얼마나 잘 재현할 수 있는지를 정량화하는 테스트를 제시합니다. 다음의 방법들이 고려되었습니다: 섭동 이론(LPT) 3차까지, 잘린 LPT, 보강된 LPT, MUSCLE 및 COLA. 테스트는 다음과 같이 진행됩니다: 헤일로는 N-바디 시뮬레이션의 출력을 바탕으로 친구-친구(FoF) 헤일로 탐지기를 적용하여 정의됩니다. 그런 다음 근사 방법들이 동일한 초기 조건에 따라 시뮬레이션에 적용되어 모든 입자에 대해 시작 위치와 속도로부터의 이동을 생성합니다. 각 헤일로의 위치와 속도는 그 헤일로에 속하는 입자들에 대해 평균을 내어 계산합니다. 이 절차는 근사 방법에게 헤일로의 정확한 재구성을 요구하지 않고 물질 밀도와 헤일로 밀도 필드의 클러스터링이 어떻게 회복되는지를 잘 정의된 테스트를 수행할 수 있게 합니다. 우리는 z=0,0.5,1에서의 결과를 고려하였고, 실제 및 적색편이 공간에서의 파워 스펙트럼, 개체별 위치 및 속도 차이, 밀도 확률 분포 함수(PDF) 및 그 모멘트를 분석하였습니다. 우리는 높은 LPT 차수가 일반적으로 헤일로의 클러스터링을 더 잘 재현할 수 있다는 것을 발견하였으며, 2LPT 및 3LPT로 갈수록 물질 밀도 필드에 대해서는 거의 개선이 없거나 거의 없음을 발견하였습니다. 보강은 2LPT와 결합될 때 다소 개선을 제공하지만, 3LPT와 결합될 때 그 효과는 제한적입니다. MUSCLE은 보강에 비해 거의 개선을 가져오지 않습니다. 더 비싼 입자-메시 코드 COLA는 모든 LPT 방법보다 우수하며, 이는 입자 간 거리만큼 큰 메시 크기에서도 사실입니다. 이 테스트는 이러한 방법들이 클러스터링 헤일로를 재현할 수 있는 능력에 대한 상한선을 설정합니다.