The Zone of Avoidance (ZOA), whose emptiness is an artifact of our Galaxy dust, has been challenging observers as well as theorists for many years. Multiple attempts have been made on the observational side to map this region in order to better understand the local flows. On the theoretical side, however, this region is often simply statistically populated with structures but no real attempt has been made to confront theoretical and observed matter distributions. This paper takes a step forward using constrained realizations of the local Universe shown to be perfect substitutes of local Universe-like simulations for smoothed high density peak studies. Far from generating completely `random' structures in the ZOA, the reconstruction technique arranges matter according to the surrounding environment of this region. More precisely, the mean distributions of structures in a series of constrained and random realizations differ: while densities annihilate each other when averaging over 200 random realizations, structures persist when summing 200 constrained realizations. The probability distribution function of ZOA grid cells to be highly overdense is a Gaussian with a 15% mean in the random case, while that of the constrained case exhibits large tails. This implies that areas with the largest probabilities host most likely a structure. Comparisons between these predictions and observations, like those of the Puppis 3 cluster, show a remarkable agreement and allow us to assert the presence of the, recently highlighted by observations, Vela supercluster at about 180 Mpc/h, right behind the thickest dust layers of our Galaxy.


翻译:避免区(ZOA)是银河系灰尘的产物,其空虚是银河系灰尘的产物,多年来,它一直是观察家和理论家们的挑战。观察方多次试图绘制该区域地图,以便更好地了解当地流动情况。在理论方面,该地区通常只是统计上聚集着结构,但没有真正尝试面对理论和观察事项的分布。本文利用当地宇宙的有限认识向前迈出了一步,显示当地宇宙的有限认识是平稳高密度峰值研究的完美替代品。在ZOA中,重建技术远远没有产生完全的“随机”结构,而是根据该地区的周围环境来安排问题。更准确地说,一系列受限制和随机实现的结构平均分布在统计结构上存在,而当平均超过200个随机认识时,结构在总结200个实现程度时会继续存在。 ZOA 电网格的概率分布功能非常高,是高音的戈斯语系,在近期的随机观测中,有15 %的偏差结构,而最精确的轨道/直径的观测显示,而最受限制的轨道上则显示最大的尾部。

0
下载
关闭预览

相关内容

【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
15+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
On Feature Normalization and Data Augmentation
Arxiv
15+阅读 · 2020年2月25日
Revealing the Dark Secrets of BERT
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
4+阅读 · 2016年9月20日
VIP会员
相关VIP内容
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
15+阅读 · 2020年1月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
160+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
181+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】直接未来预测:增强学习监督学习
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年11月24日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员