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    Statistics of extreme objects in the Juropa Hubble Volume simulation*

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    Statistics of extreme ... (1.936Mb)
    Identificadores
    URI: http://hdl.handle.net/10902/4849
    DOI: 10.1093/mnras/stt2173
    ISSN: 0035-8711
    ISSN: 1365-2966
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    Autoría
    Watson, William A.; Iliev, Ilian T.; Diego Rodríguez, José MaríaAutoridad Unican; Gottlöber, Stefan; Knebe, Alexander; Martínez González, Enrique; Yepes, Gustavo
    Fecha
    2014-02
    Derechos
    © 2013 The Authors Published by Oxford University Press on behalf of the Royal Astronomical Society
    Publicado en
    Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 437, iss.4, Pp.3776-3786 (2014)
    Editorial
    Oxford University Press
    Royal Astronomical Society
    Enlace a la publicación
    http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stt2173
    Palabras clave
    Methods: numerical
    Galaxies: haloes
    Large-scale structure of Universe
    Resumen/Abstract
    We present the first results from the Juropa Hubble Volume project, based a large N-body, dark matter-only cosmological simulation with a volume of V = (6 h−1 Gpc)3, containing 60003 particles, performed within the concordance Λ cold dark matter cosmological model. The simulation volume is sufficient to probe extremely large length-scales in the universe, whilst at the same time the particle count is high enough so that dark matter haloes down to 1.5 × 1012 h−1 M⊙ can be resolved. At z = 0, we identify over 400 million haloes. The cluster mass function is derived using three different halofinders and compared to fitting functions in the literature. The distribution of clusters of maximal mass across redshifts agrees well with predicted masses of extreme objects, and we explicitly confirm that the Poisson distribution is very good at describing the distribution of rare clusters. The Poisson distribution also matches well the level to which cosmic variance can be expected to affect number counts of high-mass clusters. We find that objects like the Bullet cluster exist in the far-tail of the distribution of mergers in terms of relative collisional speed. We also derive the number counts of voids in the simulation box for z = 0, 0.5 and 1.
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