Clusters Have Edges: The Projected Phase SpaceStructure of SDSS redMaPPer Clusters
Auteurs : Paxton Tomooka, Eduardo Rozo, Erika L. Wagoner, Han Aung, Daisuke Nagai, Sasha Safonova
Résumé : We study the distribution of line-of-sight velocities of galaxies in the vicinity of SDSS redMaPPer galaxy clusters. Based on their velocities, galaxies can be split into two categories: galaxies that are dynamically associated with the cluster, and random line-of-sight projections. Both the fraction of galaxies associated with the galaxy clusters, and the velocity dispersion of the same, exhibit a sharp feature as a function of radius. The feature occurs at a radial scale $R_{\rm edge} \approx 2.2R_{\rm{\lambda}}$, where $R_{\rm{\lambda}}$ is the cluster radius assigned by redMaPPer. We refer to $R_{\rm edge}$ as the "edge radius." These results are naturally explained by a model that further splits the galaxies dynamically associated with a galaxy cluster into a component of galaxies orbiting the halo and an infalling galaxy component. The edge radius $R_{\rm edge}$ constitutes a true "cluster edge", in the sense that no orbiting structures exist past this radius. A companion paper (Aung et al. 2020) tests whether the "halo edge" hypothesis holds when investigating the full three-dimensional phase space distribution of dark matter substructures in numerical simulations, and demonstrates that this radius coincides with a suitably defined splashback radius.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.