Exploiting Machine Learning and Disequilibrium in Galaxy Clusters to Obtain a Mass Profile
We use 3D k -means clustering to characterize galaxy substructure in the A2146 cluster of galaxies ( z = 0.2343). This method objectively characterizes the cluster’s substructure using projected position and velocity data for 67 galaxies within a 2.305 Mpc circular region centered on the cluster...
Автори: | Mark J. Henriksen, Prajwal Panda |
---|---|
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IOP Publishing
2024-01-01
|
Серія: | The Astrophysical Journal Letters |
Предмети: | |
Онлайн доступ: | https://doi.org/10.3847/2041-8213/ad1ede |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
The El Gordo Galaxy Cluster Challenges ΛCDM for Any Plausible Collision Velocity
за авторством: Elena Asencio, та інші
Опубліковано: (2023-01-01) -
Correlations in Relaxed Clusters of Galaxies
за авторством: Babyk Iu., та інші
Опубліковано: (2014-03-01) -
Halo Concentrations and the Fundamental Plane of Galaxy Clusters
за авторством: Yutaka Fujita, та інші
Опубліковано: (2019-01-01) -
Subhalos in Galaxy Clusters: Coherent Accretion and Internal Orbits
за авторством: Chi Han, та інші
Опубліковано: (2024-01-01) -
Measuring the Conditional Luminosity and Stellar Mass Functions of Galaxies by Combining the Dark Energy Spectroscopic Instrument Legacy Imaging Surveys Data Release 9, Survey Validation 3, and Year 1 Data
за авторством: Yirong Wang, та інші
Опубліковано: (2024-01-01)