Beta-Voids : un identificador de vacíos cosmológicos en la estructura de gran escala para catálogos de galaxias basado en el grafo Beta-Skeleton
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Las grandes regiones de baja densidad en la Estructura de Gran Escala (EGE) del universo, también conocidos como vacíos, son características prominentes de la red cósmica que pueden ser utilizados como pruebas cosmológicas. Nosotros hemos desarrollado un nuevo algoritmo basado en el grafo Beta-Skeleton para encontrar vacíos en la EGE, este algoritmo puede operar sobre datos observacionales (posición de galaxias) y sobre datos simulados (posiciones de halos de materia oscura y galaxias). Métodos basados en el grafo Beta-Skeleton han sido utilizados ampliamente en machine learning, procesos de optimización y reconocimiento de imágenes, pero ha sido introducido recientemente en astrofísica como una herramienta para analizar la EGE. En el análisis que desarrollamos, sobre datos simulados, aproximamos los vacíos encontrados a elipsoides y estudiamos sus propiedades estadísticas como volumen y forma, encontrando resultados acordes con otros buscadores de vacíos.
Resumen
Large underdense regions in the Large Scale Structure (LSS) of the Universe, also known as voids, are a prominent features of the cosmic web that can also be used as a cosmological probe. We have developed a new algorithm based on the Beta-Skeleton graph to find voids in the LSS, that can be applied to both observational and simulated data. Methods based on the Beta-Skeleton graph have been widely used on machine learning, optimization and image recognition. It has been recently introduced in astrophysics as a LSS analysis tool. The analysis we have performed, on simulated data, considers voids as ellipsoids. We study their statistical properties such as volumes and shape finding a good agreement with other void finders.