Abell 85是位于南半天区红移为0.055的cD星系团.基于前人的光谱观测数据和SDSS(Sloan Digital Sky Survey)数据,利用3σ方法筛选出该星系团的370个成员星系,并对其动力学情况进行了分析.从这些成员星系的空间分布和局域视向速度分布中,...Abell 85是位于南半天区红移为0.055的cD星系团.基于前人的光谱观测数据和SDSS(Sloan Digital Sky Survey)数据,利用3σ方法筛选出该星系团的370个成员星系,并对其动力学情况进行了分析.从这些成员星系的空间分布和局域视向速度分布中,发现了该星系团含有4个明显的子结构,且正处于两两并合之中.这表明Abell 85处在动力学活跃的状态,远未达到动力学平衡.展开更多
基于Sloan Digital Sky Survey(SDSS)数据,采用van den Bosch等发展的自适应方法从星系样本中挑选出中央星系及其卫星星系,然后研究卫星星系速度弥散与中央星系/卫星星系属性的关系.和之前的研究一致,卫星星系平均速度弥散随着中央星系...基于Sloan Digital Sky Survey(SDSS)数据,采用van den Bosch等发展的自适应方法从星系样本中挑选出中央星系及其卫星星系,然后研究卫星星系速度弥散与中央星系/卫星星系属性的关系.和之前的研究一致,卫星星系平均速度弥散随着中央星系质量增大而增大,并且红中央星系所在星系群的速度弥散比蓝中央星系要大.发现平均而言,在红中央星系周围,卫星星系的速度弥散和其质量之间没有明显关联.但是在蓝中央星系周围,质量大的卫星星系速度弥散偏大,而红卫星星系的速度弥散要比蓝卫星星系偏大.进一步的研究表明,在相同的暗晕中,卫星星系速度弥散和卫星星系质量并不相关.有意思的是,如果红中央星系周围同时有红和蓝卫星星系,那么红卫星星系的速度要小,对其中的物理机制进行了初步的探讨.此外还发现,若中央星系周围只有红或蓝(质量大或小)的卫星星系时,有红(或质量大)的卫星星系所在的暗晕的速度弥散要大于有蓝(或者质量小)的卫星星系的暗晕,这表明卫星星系属性对于暗晕质量测量是有影响的.展开更多
利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带...利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至[0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的.展开更多
文摘基于Sloan Digital Sky Survey(SDSS)数据,采用van den Bosch等发展的自适应方法从星系样本中挑选出中央星系及其卫星星系,然后研究卫星星系速度弥散与中央星系/卫星星系属性的关系.和之前的研究一致,卫星星系平均速度弥散随着中央星系质量增大而增大,并且红中央星系所在星系群的速度弥散比蓝中央星系要大.发现平均而言,在红中央星系周围,卫星星系的速度弥散和其质量之间没有明显关联.但是在蓝中央星系周围,质量大的卫星星系速度弥散偏大,而红卫星星系的速度弥散要比蓝卫星星系偏大.进一步的研究表明,在相同的暗晕中,卫星星系速度弥散和卫星星系质量并不相关.有意思的是,如果红中央星系周围同时有红和蓝卫星星系,那么红卫星星系的速度要小,对其中的物理机制进行了初步的探讨.此外还发现,若中央星系周围只有红或蓝(质量大或小)的卫星星系时,有红(或质量大)的卫星星系所在的暗晕的速度弥散要大于有蓝(或者质量小)的卫星星系的暗晕,这表明卫星星系属性对于暗晕质量测量是有影响的.
文摘利用疏散星团NGC 188所在天区的1046颗恒星样本的高精度3维(3D)运动学数据(自行和视向速度)测试了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的成员判定效果.为了避免自行和视向速度的单位不一致带来的影响,在数据预处理阶段将3个分量的数据统一标准化至[0,1]区间.利用第k个最近邻点距离方法分析了1046颗恒星样本在标准化无量纲3D速度空间的分布特征,再根据第k个最近邻点距离随k值的变化趋势确定了DBSCAN聚类算法的输入参数(Eps,MinPts),最后利用DBSCAN聚类算法分离出497颗3D运动学成员星.分析结果表明得到的3D运动学成员星是可靠的.
